吴恩达机器学习1.1-1.4笔记无监督学习( )其他算法
机器学习主要算法
机器学习的定义有很多种,有一种形式化的定义是:针对所给的任务T,机器可以通过学习经验E,提高在T上的P,P是用来衡量(在T的表现()的 。听吴老师说,是一款很好用的开源编程软件 。硅谷很多大神都是先用设计算法原型,如果可以运行,再用C++或者JAVA实现 。
监督学习( )
对于一部分数据集,有正确的答案 。根据答案来调整算法 。通常在描述中会有label(标签)字眼 。
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![吴恩达机器学习1.1-1.4笔记](http://img.gansulong.com/230809/2012193124-0.jpg)
文章插图
通常是需要预测连续的值,比如通过已知的(房子面积,房价)来通过房子面积来预测房价 。在这里,已经收集到一部分已知的数据,已知房子面积和房价 。房价可以看成是连续的值,实数 。
分类()
通常是预测离散的值 。通过一些已有的数据的1个或若干个特征之间的相互关系来预测其中一个或若干个特征 。比如患癌症人的年龄,肿瘤良性或者阴性,肿瘤快的大小 。可以通过已知的病人数据来进行预测新的肿瘤患者的肿瘤性质 。
单特征预测
无监督学习( ) 聚类()
比如在二维平面上有许多点,需要把它们分成几类 。此时并没有已知标签让人可以知道某一个点是什么类别 。
鸡尾酒会算法( Party )
【吴恩达机器学习1.1-1.4笔记】在一个party上,有两个麦克风,两个麦克风有人同时讲话,那么它们发出来的声音就会有重叠的部分 。把两个麦克风的声音都录下来,如何将它们重叠的部分剔除,把麦克风的录音只保留对着它讲的人的声音 。
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