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  • 【机器学习_吴恩达_笔记】(一)机器学习的动机和应用

    1. Welcome机器学习

    1. 机器学习:Machine Learning,简称ML

    备注:需要掌握的12项IT技能之首,参考链接https://blog.csdn.net/a2806005024/article/details/41285975

    2. 学习目标:理解ML;将ML算法应用到实际问题中;继续做ML的研究

    备注:可以看出这仅仅是ML的入门教程

    3. 要求:基本的计算机知识、技能和原理;数据结构(链表,队,栈,二叉树);基本的编写代码能力;概率统计知识(随机变量,随机变量的期望,方差等);线性代数知识(矩阵,向量,特征向量,向量机等)

    4. 作业:小组完成一个毕业设计

    2. 机器学习的定义

    1. ML的定义:A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P. If its performance on T ,as measured by P, improves with experience E.

    中文理解: 对于计算机程序来说,给它一个任务T和 一个性能测量值P,如果在经验E的影响下,经过P评判,程序在处理T时的性能有所提升,那么就说该程序从E中学习。

    3.机器学习的几个部分

    1. 监督学习(supervised learning)例如:回归问题;分类问题

    2. 无监督学习(unsupervised learning)例如:聚类算法

    3. 强化学习(reinforcement learning)例如:回报函数

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yongqiangyue/p/8900969.html
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