Andrew Ng机器学习(零):什么是机器学习

本文深入浅出地介绍了机器学习的基本概念,包括自动化、编程与机器学习的区别,详细讲解了机器学习的过程,从数据考察到模型选择,再到模型训练与测试。并列举了一些常见的机器学习模型和算法,如线性回归等。

1.什么是机器学习?

自动化:让计算机处理繁琐和重复的工作。

编程:设计一种算法,适用于解决特定的问题。

机器学习:可以解决更广泛而不是特定的问题。类比于人类从经验中学习这种活动,从已有的数据中发现自然模式

2.怎么机器学习?

数据-->考察数据、分析目标,选择模型-->利用算法和数据训练模型-->用其他数据测试训练好的模型

首先应考察数据的情况。根据已有的知识,初步选择一种模型。

找到一个方法X,评价模型是否能够较好的拟合数据。

利用算法和数据,以方法X为依据训练(不断修正)模型。

通过测试或其他方法判断模型训练好了。

3.有哪些模型和算法?

最基本的是线性回归,用线性关系拟合输入和输出的关系。

当只有一个输入参数、一个输出参数时,输出和输入的关系,在直角坐标系中可以用一条直线表示。

其它的模型、算法和适用情况的概述可以参考: 什么是机器学习?

转载于:https://www.cnblogs.com/sumr/p/9749547.html

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