吴恩达机器学习：初探机器学习 _监督

一.机器学习简介
1.机器学习的定义
对于一个程序，给它一个任务T和一个性能测量方法P ，如果在经验E的影响下， P对T的测量结果得到了改进，那么就说该程序从E中学习。
机器学习种类大致分为监督学习，无监督学习还有强化学习。
监督学习是指：回归，在已有标签的数据中寻找规律，解决类似问题。相对应的例子有：预测房价。
无监督学习是指：聚类，独立组件分析寻找混合数据之间的区别进行分类。相应的例子有：区分声音。

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强化学习是指：回报函数，自我学习优化算法。相应的例子有：机器人运动。
2.监督学习
在监督式学习中，我们给了一个数据集，并且已经知道我们的正确输出应该是什么样子，并且有输入和输出之间有关系的想法。
监督学习问题分为“回归()”和“分类()”问题。
在回归问题中，我们试图预测连续输出中的结果，这意味着我们试图将输入变量映射到某个连续函数。
在分类问题中，我们试图预测离散输出的结果。意味着我们将输入变量映射到离散类别。
3.非监督学习

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无监督的学习使我们能够很少或根本不知道我们的结果应该是什么样子。
我们可以从数据中推导出结构，我们不一定知道变量的影响。
我们可以通过基于数据中变量之间的关系对数据进行聚类来推导出这种结构。
在无监督学习的基础上，没有基于预测结果的反馈。
例：
【吴恩达机器学习：初探机器学习】聚类：搜集一百万个不同的基因，并找到一种方法，将这些基因自动分组，这些基因组通过不同的变量（例如寿命，位置，角色等）相似或相关。
非聚类：“鸡尾酒会算法” ，可以让你在混乱的环境中找到结构。（即在鸡尾酒会上从声音网格中识别个别的声音和音乐）。
回归与分类的区分