机器学习(介绍)

本文介绍了机器学习的基本概念,包括从经验E中学习以完成任务T并提高性能P的定义。此外,还探讨了监督学习和无监督学习的区别,并通过具体例子进行说明。文中详细解释了如何使用训练集和学习算法来获得假设函数。

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机器学习(介绍)

"A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E."

Example: playing checkers.

E = the experience of playing many games of checkers

T = the task of playing checkers.

P = the probability that the program will win the next game.

机器学习就是从经验E中学习,完成任务T,P是完成效果

监督学习

有标签

1、线性回归

2、分类

无监督学习

无标签

1、盲目分类

 

模型描述

用训练集通过学习算法,得到一个假设函数,输入x预测y

假设函数:hθ(x)=θ0+θ1x

 

 

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