第一周-机器学习监督学习-无监督学习

• 这仅是本人在cousera上学习机器学习的笔记，不能保证其正确性，谨慎参考

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1. 关系图：
   

2. 监督学习（Supervised Learning）：

   • 回归预测(Regression：predict real-valued output）：
     实例：如下图，有了房子大小和房子价格的一批数据，需要预测大小为750时，房价为多少合适：
     

   • 分类（Classification：discrete-valued output 01离散输出）
     实例：如下图，根据年龄和肿瘤大小的历史数据，画出图形，然后根据图形特征，画出一条线分为两类，进而预测某年龄、某大小下是否恶性肿瘤：
     

3. 无监督学习（Unsupervised Learning）：

   • 聚类作用：
     实例：两个人，对着两个麦克风同时说话，phone1和phone2都会同时录下两个人的声音，这时候需要将其中一种声音保留，一种剔除，这就需要根据两种声音分析后的特性将其分类，从而达到效果
     

4.待补充

注：图片来源都为 机器学习-吴恩达 中的视频截图