1.吳恩達機器學習：
正文：機器學習的定義；
tom micheal 定義的是這樣，電腦程式從經驗e中學習，解決某一任務t，進行某一效能度量p。通過p測定在t上的表現因經驗e而提高。
例如，對於阿法狗下棋，經驗e就是它與別人成千上萬次的下棋交戰，任務t就是下圍棋，效能度量p就是與新棋手下圍棋能夠獲勝的概率。
機器學習演算法最主要的兩大類：
1.監督學習 supervised learning
2.非監督學習 unsupervised learning
一、監督學習
給定一定的訓練樣本，這些樣本中有資料，以及資料相對應的結果。利用這樣的樣本訓練乙個模型（有時是乙個函式），利用該模型，將所有輸入對映為相應的輸出。
此類學習分為兩種問題，一是回歸問題，這是連續性的資料。二是分類問題，這是離散性地資料。
二、非監督學習
同樣是給定一定的訓練樣本，但這些樣本只有資料，並沒有對應的「正確結果」。這樣的學習演算法，目的是將相似的資料進行聚合，也叫聚類演算法。
機器學習了解
機器學習的核心是 使用演算法解析資料，從中學習，然後對世界上的某件事情做出決定或 這意味著，與其顯式地編寫程式來執行某些任務，不如教計算機如何開發乙個演算法來完成任務。有三種主要型別的機器學習 監督學習 非監督學習和強化學習，所有這些都有其特定的優點和缺點。監督學習涉及一組標記資料。計算機可以使用特...
機器學習筆記（一） 了解機器學習
1 人工智慧是我們想要達成的目標，機器學習是想要達成目標的手段，深度學習就是機器學習的其中乙個方法。2 機器學習，根據你提供的資料尋找乙個function，如下圖，輸入一段語音知道是 how are you 輸入貓的知道是 貓 怎樣找出這個function呢？第一，要有一系列的function，即模...
機器學習入門了解
根據歷史資料建立靜態的模型，隨著資料的增加隨時間不斷變化的動態模型。用於 未來的資料 模型一種機器學習方法的結果以及該方法採用的演算法。可以在監督學習中用來做 或者在無監督學習中用來檢索聚類。離線訓練 從頭開始建立乙個新模型 監督學習 明確定義要使用的特徵，以及預期的輸出結果 無監督學習 不需要事先...