基本概念：測試集，特徵集，監督學習，非監督學習，半監督學習，分類，回歸
乙個簡單的監督學習例子
天氣：晴，陰，雨
溫度：暖，冷
濕度：普通，大
風力：強，弱
水溫：暖，冷
預報：一樣，變化
享受運動：是，否
1.這是乙個分類問題，最終的結果只有true/false的答案
2.x是每乙個例項，x是全部的例項，也就是例項集
3.y,c(x) ->是最後的結局
4.學習的目標就是 x->y
訓練集/訓練樣例：用來進行訓練的資料集，用來生成模型或演算法的資料集
測試集/測試樣例：用來測試以及學習好的模型或者演算法
特徵向量：屬性的集合，通常用乙個向量表示，附屬於乙個例項
標記：c(x)，例項類別的標記
正例：比如是
反例：比如否
下乙個回歸的案例
回歸：目標標記為連續性數值
有監督學習：訓練集有類別標記
無監督學習：訓練集無類別標記
半監督學習：有些訓練集有標記，有些無標記
機器學習步驟框架
1）把資料拆分為訓練集和測試集
2）用訓練集和訓練集的特徵向量來訓練演算法
3）用學習來的演算法運用在測試集上來評估演算法（涉及到跳轉引數，用驗證集）
機器學習基本概念
什麼是學習？如果乙個系統能夠通過執行某個過程改進它的效能，這就是學習。赫爾伯特 西蒙 什麼是機器學習？對於某給定的任務 t 在合理的效能度量方案 p的前提下，電腦程式可以通過自主學習任務 t 的經驗 e 隨著提供合適，優質，大量的經驗 e 該程式對於任務 t的效能逐步提高。任務，經驗，效能 什麼是統...
機器學習基本概念
1.基本的概念 領域集 乙個任意的集合 集合中的例項是我們希望能夠貼上標籤的資料。的元素稱為例項。標籤集 學習器所追求的結果集合。可以為，器想要得到的最終資料。訓練資料 帶標籤的領域及元素集合，通常會組成乙個區域性聚合s，也叫作訓練集。2.機器學習的一般流程 採集資料 標記 訓練 得到 器 乙個學習...
機器學習基本概念
1.基本概念 訓練集 測試集 特徵值 監督式學習 非監督學習 半監督學習 分類 回歸 2.概念學習 概念學習是指從某個布林函式的輸入輸出訓練樣例中推斷出該布林函式。3.樣例 天氣 溫度 濕度 風力 水溫 預報 享受運動 1 晴 暖 普通 強 暖 一樣 是 2 晴 暖 大 強 暖 一樣 是 3 雨 冷...