吴恩达机器学习课程01——初识机器学习

本文介绍了机器学习的基本概念,包括Arthur Samuel和Tom Mitchell的定义,并通过吴恩达的跳棋例子进行阐述。接着详细讨论了监督学习,解释了其与无监督学习的区别,举例说明了回归和分类问题。最后,文章概述了无监督学习,特别是聚类的应用。

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什么是机器学习

  • Arthur Samuel(1959):在没有明确设置的情况下,使计算机具有学习能力的研究领域。
    吴恩达老师举了一个关于跳棋的例子,机器通过不断学习过往经验,棋艺一步一步增强。其实就好比是下面这个例子:
    在这里插入图片描述
    (图片来自https://www.zhihu.com/question/33892253)
  • Tom Mitchell(1998):计算机程序从经验E中学习解决某一任务T并进行某一性能度量P,通过P来测定在T上的表现因为经验E而提高。
    吴恩达老师举了一个例子来帮助我们更好的理解这句话中的E、T、P:上面的跳棋游戏中,E其实就是程序与“我”下了几万局对局,任务T就是玩跳棋,P就是胜率。其实可以看出来,这本质和上面的定义差不多,也是强调经验主义
  • 网上相关信息整合机器学习是利用大量数据来培养机器成为一个经验主义者。
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