机器学习笔记_1_介绍

吴恩达机器学习课程_个人笔记

课程来源：https://www.bilibili.com/video/av9912938

1 介绍Introduction

1-1 Welcome to Machine Learning

机器学习无处不在，目前有很多应用，比如谷歌搜索使用机器学习算法对搜索结果网页进行排序，Facebook辨认照片中的人脸，以及垃圾邮件辨认。

大多数机器学习专家认为提高机器学习的能力是通过一个叫神经网络的算法，模拟大脑的运作过程。

1-2 Welcome

机器学习从人工智能发展而来。在许多领域都可以有广泛的应用。人工智能人才缺口大，现在是学习的最佳时间。

1-3 What‘s Machine Learning

1 定义：

Machine learning is a field of computer science that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.（Arthur Samuel1959）

机器学习是没有进行明确编程的情况下，给与计算机学系能力的计算机科学领域。

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.（Tom Mitchell 1998）

一个计算机程序被称为从经验E学习一些任务T和性能度量p，如果它在t中的任务的性能，用P来衡量，用经验E来改进。

我认为，机器学习是让机器拥有学习的能力，能完成一些复杂的任务。

2 分类：

机器学习算法主要分为监督学习和无监督学习，其他还有强化学习，推荐系统等。

1-4 监督学习Supervised Learning

监督：样本数据已被分类

• 分类问题Classification Problem：目标的预测输出值是离散的。肿瘤大小——是否得病。
• 回归问题Regression Problem：目标的预测输出值是连续的。面积——房价。

  1-5 无监督学习Unsupervised Learning

  无监督：样本数据未分类

举例 聚类算法，谷歌新闻分类