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  • 【Stanford Machine Learning Open Course】1. 机器学习介绍

    这里是斯坦福大学机器学习网络课程的学习笔记。课程地址是:https://class.coursera.org/ml-2012-002/lecture/index

     

    1. 什么是机器学习? 它能做什么?

    学过算法的同学知道,我们可以写一个程序,让机器执行我们预设的步骤,去求解如最短路径问题等有特定结果的问题。

    但是在一些情况下,尤其是涉及概率问题的有不确定结果的问题,单纯的算法又是不足以解决实际问题的,如股票价格预测,性格分类等。

    那这些问题如何解决呢? 这里就是机器学习的战场了。

    机器学习(Machine Learning,简称ML),可以理解为不用你去写具体执行步骤,而让机器有能力去学习出结果的课题。

    在生活中,其实随处可见机器学习应用:如上面提到的股票价格预测,性格分类等,还有社交网络中对话题、朋友圈的归类等,都可以用机器学习解决。

    2. 机器学习的一种分类:监督学习/无监督学习

    监督学习:一般是指,我们对正确结果有特定的预期,比如股票价格预测、性格分类等,你知道结果是某个具体值或某个范围的值。这类机器通常有提供了结果值的训练样本。 这里一般是回归问题分类问题

      回归问题一般是预测出连续值,如股票价格预测; 而分类问题一般是预测是离散值,如性格分类问题。

    无监督学习:是相对于监督学习讲的,一般是指,我们对结果值没有太明确的预期,比如给定了一个样本集合,从中找出它们的不同规律,并进行分类,通常类别个数是未知,这个一般是聚类问题

    问题:samuel的西洋棋是无监督学习还是有监督学习?

    答:是有监督学习,因为他是使机器玩了上万盘棋,然后观察不同布局的输赢情况,来学习出了高水平的西洋棋水平。

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