DATAWHALE-李宏毅机器学习-1

机器学习引言

人工智能(Artificial Intelligence) 是机器学习方法(Machine Learning) 追求实现的目标。

河狸🦫造堤坝是生物的本能，机器学习的天赋则来自hand-crafted rules。

hand-crafted rules 的缺点在于它考虑不到存在情况的所有可能性，也永远无法超越人类，同时又需要耗费大量的人力。

未来机器学习方法或许不需要过多人力，而只需使用大量数据。

机器学习也可被视作从数据(data)中寻找函数(function)。

应用举例： (语音识别) Speech recognition /(图像识别) Imagine recognition /(对话系统) Dialogue system/ (游戏/围棋) Playing Go

一个简单的Framework 即从已有的 a set of function (model) 和 training data中来判断函数的好坏goodness of function，再在所有的function(model)中挑选出一个最好的function。
图片(from李宏毅老师的课程中的slides)：机器学习的三个步骤

机器学习概览（Learning Map）

Task:

Regression

预测问题 输出是一个"scalar"

Classification

Binary classification (Yes or No)

Multi-class cl