吴恩达机器学习笔记2

1.supervised learning监督学习：we gave the algorithm a data set，in which the right answers were give. And the task of the algorithm was to just produce more of these right answers.

我们给一个包含正确答案的数据集给算法，数据集的任务是预测更多的正确答案

 

监督学习的问题又分为

1.regression problem回归问题：We're trying to predict the sort of continuous values attrbibute

我们设法预测连续值的属性

       例如，推测一件商品在接下来的三个月的销售量

       由于可以把销售量看作是一个连续是实数集，因此这是一个回归问题

2.classification problem分类问题:we're trying to predict a discrete valued output

我们设法通过一个或多个特征、属性来预测一个离散值输出,输出值可能为两个或以上

      例如，推测一个客户账户是否被入侵

      由于结果是被入侵和未被入侵两种，可以看作是分类问题

 

2.unsupervised learning无监督学习：给定一个数据集，没有标记或只有一种标记，从中找到某种结构

 

clustering algorithm聚类算法：将给定的数据集根据特点分成不同的蔟

例如谷歌新闻，收集几十万条新闻后，将他们归类成不同主题的新闻

 

cocktail party algorithm鸡尾酒会算法：语音识别问题