Andrew Ng Machine Learning Coursera学习笔记

本文介绍了机器学习(ML)的广泛应用,如数据挖掘、邮件过滤、机器人等,并详细阐述了ML的定义及其主要分类:监督学习、无监督学习、强化学习和推荐系统。此外,文章还列举了监督学习的具体应用案例,包括回归问题如预测房价和分类问题如乳腺癌分类,以及非监督学习的用例,例如Google新闻聚类和鸡尾酒会问题。

课程记录笔记如下:

1.目前ML的应用

包括:数据挖掘database mining、邮件过滤email anti-spam、机器人autonomous robotics、计算生物学computational biology、搜索引擎Google/Bing、

自动直升机autonomous helicopter、自然语言处理Natural Language Processing

2.ML的定义

 

 3.目前ML的分类

监督学习Supervised Learning、无监督学习Unsupervised Learning

强化学习Reinforcement Learning、推荐系统Recommender System

4.监督学习Supervised Learning的用例

可分为Regression、Classification两类,输出是连续值Continuous valued output和离散值Discrete valued output的区别。

预测房价predicting housing price,回归问题

乳腺癌分类Breast Cancer,分类问题

5.非监督学习Unsupervised Learning用例

Google对新闻的聚类(Clustering)、DNA微序列聚类,还有其它应用,如下:

鸡尾酒会问题(非聚类)

Non-clustering: The "Cocktail Party Algorithm", allows you to find structure in a chaotic environment. (i.e. identifying individual voices and music from a mesh of sounds at a cocktail party).

 

转载于:https://www.cnblogs.com/alesvel/p/9885668.html

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