机器学习的一些基础知识

学习机器学习有一段时间了，所以想记一下关于机器学习的笔记

机器学习基础

关于数据

• 数据整体叫数据集
• 每一行是数据成为一个样本
• 除最后一列，每一列表达样本的一个特征
• 最后一列，称为标记
  花瓣长度，花瓣宽度等就是特征，下面的数据为特征向量
  特征的分布称为特征空间，分类任务的本质就是在特征空间切分
  对于图像来说，每一个相随点都是特征，如3*5的图像就是有15个特征

机器学习的基本任务

主要是分类任务和回归任务

分类任务

• 二分类任务：如合法邮件和垃圾邮件的分类
• 多分类任务：如数字识别和图像识别
• 多标签分类

回归任务

结果是一个连续数字的值，不是类别

• 房屋价格
• 市场分析
• 学生成绩

回归任务可以简化成为分类任务