吴恩达机器学习 笔记一 初识AI和对课程的感想

本文介绍了机器学习的基本概念,包括有监督学习与无监督学习的区别。有监督学习涉及分类与回归算法,而无监督学习则关注如聚类等任务。文章还提到了吴恩达课程作为入门资源的价值。

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初识机器学习

       机器学习的目标是找到合适的算法去解决实际的问题。那么在遇到问题之后,我们首先需要搞清楚遇到的问题属于下面哪一类,然后才是去寻找合适的算法。机器学习分为以下两类:

  • 有监督学习,有“正确的答案”,有训练数据集
    • 分类算法:预测离散输出
    • 回归算法:预测连续输出
  • 无监督学习,比如聚类算法,它并没有事先给出一个“正确的输出”
感想

       吴恩达的这个视频内容是入门式的,比较浅显。真正的AI自然不会是这么简单。但我还是比较倾向于完整的学习完这个课程,因为可以对AI有一个系统的了解。每个人可以根据自己水平的高低,选择性地重点看一些不熟的地方。
       之于我来说,视频过于浅显,因为读硕的时候矩阵分析,神经网络和梯度下降这些方法都已经学过。因此我会在后续的笔记中适当的加入一些具体算法的分析,毕竟这些才是AI的kernal。
        AI学习过程中,一定要注意弄懂,辨清模型之间的异同。毕竟,我们的目标是用已有的算法来解决问题。

附录

发现一个非常好的资料,吴恩达机器学习课程文字版:
http://www.ai-start.com/ml2014/
也不知道是哪位大神做出来的,在此万分感谢。
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