Machine Learing -- 简介

本文介绍了如何让机器具备自我学习的能力,重点讲述了机器学习的基本步骤及监督学习的概念。文章提及了选择函数集、评估方法及最佳函数挑选的过程,并进一步解释了监督学习的特点及分类任务中的线性和非线性模型。

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怎么样让机器具备自我学习能力,可以采取的手段之一是机器学习

而机器学习的步骤具体可以分为三步:

1.选择一个function set,            (define a set of function)

2.选择对function 的评价方法    (goodness of function)

3.选择最好的一个function        (pick the best of function)

Learing Map:

I.Supervised Learning(监督学习)

特点:Training Data : input/output pair of target function 

    1.Regression(回归) 根据输入,输出一个scalar(标量,数值)

    2.Classification(分类) 具体又分为 binary classification 和 multi-class classification

        有linear-modle 和 none-linear-modle(deep learning,decision-tree, svm ,k-nn)



STEP1.

 find a model 即 function set

Gradient Descent

1.(Randomly) pick an initial value w0,b0

2.compute 对w0,b0 的偏微分

3.更新w,b的值 

    





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