吴恩达机器学习笔记 —— 1 绪论:初识机器学习

本文介绍了机器学习在多个领域的实际应用案例,包括网页搜索、垃圾邮件过滤等,并详细解释了机器学习的概念及其分类,如监督学习、无监督学习和强化学习。

机器学习目前已经应用在很多领域,比如网页搜索、垃圾邮件过滤、点击率预测、生物信息、无人驾驶、无人机、手写体识别、自然语言处理、计算机视觉。

更多内容参考 机器学习&深度学习

什么是机器学习

1 机器学习一些比较难以变成的能力——Arthur Samuel
2 通过给定任务T以及性能度量P以及经验E,计算机程序从经验E中学习,用学习的结果改善性能P,从而实现自我完善,则称改程序具有学习能力。

机器学习的分类

机器学习通过学习的方式可以分为下面几类:

  • 监督学习
  • 无监督学习
  • 强化学习..

案例

第一个例子:房价预测

房价预测属于典型的回归问题,即给出一定的标注样本,预测结果。

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第二个例子:恶性肿瘤判断

这里是一个分类的问题,输出的结果是0或者1,要么是良性的,要么是饿醒的。

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第三个例子:肿瘤聚类

由于一开始我们也不知道它到底属于哪个类,所以这种属于无监督问题。典型的应用场景就是新闻的归类、基因序列的展示、社交网络,设备优化、市场细化分群

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转载于:https://www.cnblogs.com/xing901022/p/9280811.html

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