吴恩达 coursera ML 第一课总结

本文介绍了机器学习的基本概念,包括监督学习和无监督学习的定义及应用案例,如房价预测、肿瘤良恶性判断、个体分类和鸡尾酒会问题。课程内容简洁明了,重点在于熟悉相关术语。

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前言

学以致用,以学促用,通过笔记总结,巩固学习成果,复习新学的概念。

目录

正文

基础材料都来自公开的课件。
第一堂课主要是简短的介绍了一下机器学习的相关概念。

## 序言
begin1## 机器学习定义
de1## 机器学习分类

ml 算法## 监督学习

ex1例子1 通过已知的面积和房价的关系预测一套新房(已知面积)和它的售价。

ex2例子2 通过已知的肿瘤尺寸和它的良性恶性的关系预测一个新肿瘤(已知它的大小)和它的良恶性关系。

无监督学习

ex3例子3无监督学习,图上任意个个体,将其分到两类里面。

ex4例子4 鸡尾酒会问题,任意麦克风和任意说话人,还原每个说话人的内容。

总结

这节课主要展示了ML的相关应用以及相关概念,课程内容相对简单,深入浅出,也点出了各个相关概念的核心内容。最重要的是熟悉相关术语。

资源

关注公众号,并发送“吴恩达2014”可以获得相关资源。
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