机器学习初篇（0.2）

1.3 机器学习算法分类

学习目标

• 目标

  • 说明机器学习算法监督学习与无监督学习的区别

  • 说明监督学习中的分类、回归特点

• 应用

  • 无

分析1.2中的例子：

• 特征值：猫/狗的图片；目标值：猫/狗-类别
  • 分类问题

• 特征值：房屋的各个属性信息；目标值：房屋价格-连续型数据
  • 回归问题

• 特征值：人物的各个属性信息；目标值：无
  • 无监督学习

1.3.1 总结

1.3.2 练习

说一下它们具体问题类别：

1、预测明天的气温是多少度？

2、预测明天是阴、晴还是雨？

3、人脸年龄预测？

4、人脸识别？

1.3.3 机器学习算法分类

• 监督学习(supervised learning)（预测）
  • 定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归），或是输出是有限个离散值（称作分类）。
  • 分类 k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络
  • 回归 线性回归、岭回归
• 无监督学习(unsupervised learning)
  • 定义：输入数据是由输入特征值所组成。
  • 聚类 k-means