最强机器学习入门博客（吴恩达机器学习课程总结）

机器学习的概述

诞生

现实生活许多领域的问题不能通过显式编程实现，比如制造自动驾驶汽车、智能工厂、规模农业、计算机视觉等等，一种好的实现方式是通过学习算法让计算机自己学习如何做。

现在

现在是学习机器学习最好的时机，因为机器学习在未来能产生巨大的价值

未来

1. 机器学习在软件领域方面取得了巨大的价值，比如智能推荐，网络搜索，图像识别等
2. 机器学习在许多其他的领域仍有巨大的价值，比如未来在自动驾驶汽车，工厂，农业，医疗等方面产生巨大的价值

机器学习定义

定义

计算机不需要显式编程的情况下能够自己学习的领域

感悟

1. 掌握学习算法很重要，但是更重要的是如何运用学习算法解决实际问题。
2. 假如把学习算法比作成一套工具，那么首先你得拥有这一套工具，其次是你要掌握如何使用这套工具（即学习算法的实用技巧）。

监督学习(supervised learning)

定义

给定一个数据集(学习算法示例)，这个数据集包含输入和输出；学习算法通过学习输入 $x$，输出标签$y$，输入 $x$ 到输出标签 $y$ 的映射；这时给定一个新的输入 $x$（没有输出标签 $y$ 的值），学习算法给出输出标签 $y$ 准确的预测值。

种类

1. 监督学习包括回归和分类。
2. 什么是回归？即预测输出标签 $y$ 是一个数字，这个数字有无限多种可能。
3. 什么是分类？即预测输出标签 $y$ 是一种类别，这种类别是有限多种可能（比如2种或者3种）。
   

示例

回归示例

房价预测

现在有一个数据集，横坐标表示房子大小，纵坐标表示房子价格；现在你的朋友有一个750平方英尺的房子，请你预测一下房子的价格是多少？

分析： 这是一个回归的例子，因为我们拟合不同的函数，会得到不同的房价。
若拟合的是一条直线，可以得出房子的预售价格是 $150k$ 美元，若拟合的是一条曲线，可以得出房子的预售价格是 $200k$ 美元，若拟合其他的函数，还可以得出其他的房价，比如 $170k$ 美元。
因此这是一个回归的典型示例，房价是一个输出标签值，但是它有无限种可能的输出，取决于我们拟合不同的函数。

分类示例

肿瘤检测

现在有一个数据集，横坐标表示肿瘤大小，纵坐标表示肿瘤是恶性(1表示)还是良性(0表示)，现在某个病人身上有一个肿瘤，请通过学习算法判断该肿瘤是良性还是恶性的？

分析： 这是一个分类的例子，因为输出标签的值要么是良性，要么是恶性；输出标签有2种可能，所以是分类的示例。
请观察下图：

这里输出标签的值有三种可能：良性、恶性1、恶性2；输出有3种可能，是分类的典型示例。

多输入分类问题

上面的例子输入均只有一个值，事实上可以有多个输入值。以上面肿瘤检测为例，输入病人的年龄和肿瘤大小，现在给定一个病人肿瘤的详细信息，请利用学习算法判断肿瘤是良性还是恶性？
分析：

学习算法需要拟合出一条边界，针对新的肿瘤，推测该肿瘤是良性还是恶性。若学习算法推测出粉红色线条是边界，针对粉红色的肿瘤，可以判断该肿瘤大概率是良性肿瘤。

无监督学习(unsupervised learning)

定义

给定一个数据集，输入的数据没有标签(即没有正确的算法学习示例)，学习算法尝试找到数据隐含的结构或模式，然后做出一系列的分析。
看到这里可能你还是会有一点懵圈，接下来我将无监督学习和监督学习做一个比较你就明白了。

无监督学习和监督学习比较

以肿瘤检测的输入数据为例，监督学习中给定的数据和输出标签 $y$ 相关，即良性或恶性(算法的学习示例给出了哪一个数据被归到哪一个类别)，而无监督学习中给定的数据和输出标签 $y$ 无关，学习算法需要寻找数据集隐含的模式或结构，从而将具有相同特征的数据自动归为某一类，具有不同特征的数据被归到不同的类别中，这种无监督学习又称为聚类算法(clustering algorithm)。

种类

1. 无监督学习包含2种，分别是聚类算法
2. 什么是聚类算法? 学习算法获取没有标签的数据并且尝试将它们自动分组到集群中。

示例

聚类示例

一：谷歌新闻聚类

面对每天数百万的新闻词条，谷歌公司的程序员并没有编写程序将含有熊猫、动物园、双胞胎词条的文章放在一个集群，而是学习算法在无监督的情况下(输入的新闻文章没有被标记)，自动将具有相似特征的文章放在一个集群中。

二：DNA微阵列

这是一个DNA微阵列图，图中的每一列代表一个人所有的基因，每一行代表某种特定类型的基因，比如表示眼睛的基因，图中的不同颜色表示不同基因的活跃程度，数据没有被打任何标签，学习算法需要尝试将这些数据分组到不同的集群中，比如说图中的 $type1$、$type2$、$type3$；输入的数据并没有告诉学习算法将数据集分成多少人群，哪些人聚合到一类，但是学习算法能在无监督的情况下自动聚类。

三：顾客分组

这是一个顾客的数据集，学习算法在无监督的情况下自动将数据分组到不同的集群，这样做的目的是更好的进行市场划分，瞄准目标，投其所好；比如人群$A$的共同特征是通过学习知识和技能提升自己，人群$B$的共同特征是通过升职和加薪获得事业上的成功；针对不同的人群推送不同的广告，文章，追求更高的经济价值。

如果觉得对你有帮助的话，麻烦你点赞、收藏、关注，后期将会持续更新