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  • 1. Machine Learning

    Speaker: Andrew Ng
     
    1. Introduction

    1.A comptuter program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if it's performance on T, as measured by P, improves with experience E.
    机器学习算法完成的目标是T
    机器学习的过程积累经验是E
    机器学习的总结或者评价是P
    例子:predict weather
    a. The weather prediction task. 机器学习要完成的目标和任务T
    b. The probability of it correctly predicting a future date's weather. 机器学习结果的评价P
    c. The process of the algorithm examining a large amount of historical weather data. 机器学习的过程E 

    2. 假设自己工作在一个气象监测站,对于每天的天气需要做出是晴天、多云、下雨三种。用机器学习算法预测明天天气,这是一个Regression(回归)问题还是一个Classification(分类)问题。
     这里答案是分类问题。
    Regression问题是根据以前已有数据去预测其他未知点的值,并没有Classification里面标记label的步骤。Regression结果是连续数据,Classificatiom结果是离散的。
    其他例题:
    a. 在气象站工作,预测5pm时候是否会下雨。 Classification
    b. 在股市工作,预测一只股票明早的价格。 Regression

    3. Supervised Learning and Unsupervised Learning 监督学习与非监督学习
    监督学习会已经知道Label下,对数据进行分类。非监督学习没有Label,对数据进行聚类。
    例题:
    a. 分别给50篇男作者和50篇女作者写的文章,预测一个新的作者写的文章,作者是男的还是女的。 监督,分类。
    b. 病人患心脏病的医疗记录,找出不同病人的簇Cluster。非监督,聚类
    c. 检查网站,分类是对儿童友好还是针对成年人的。监督,分类
    d. 给1000个病人的用药记录,发现是否有不同的类别或类型对于药物反应。非监督,聚类。

    4.Machine Learning Definition
    Machine learning is the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.----  Arthur Samuel
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tiny656/p/3585182.html
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