一、机器学习定义
计算机程序通过经验E，引入性能度量P来衡量解决任务T，通过P测定在T上的表现因为E而提高。
二、监督学习
监督学习即我们给计算机大量并具有结果的数据集，使计算机能够基于这些数据集预测其他数据的结果。
回归问题（线性的、连续的）与分类问题（离散的）
三、无监督学习
给计算机大量数据集，计算机自己找到这些数据的结构。
聚类算法（同一类放在一起）
四、代价函数
最小二乘法处理线性回归问题
机器学习第一天
最新推荐文章于 2024-06-30 18:59:35 发布
本文介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习与无监督学习的区别及应用场景。对于监督学习，阐述了回归与分类问题；而对于无监督学习，则重点介绍了聚类算法。此外，文中还提到了用于评估模型效果的代价函数。
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