將喜歡的一切留在身邊，這便是努力的意義。一、什麼是監督學習
我們在演算法**之間給演算法提供一些資料，而這些資料中含有**的答案，我們要求演算法做的是讓這些答案更準確更符合實際。感覺像乙個優化的過程。比如給演算法一堆資料點，而這些點可能圍繞乙個一次函式，再給演算法乙個橫座標讓他求縱座標。但實際可能不是一條直線，也許是曲線。但我們還是要求演算法求出縱座標。有時可能不止在二維座標上表示，三維、四維都可能，如果十維那如何對映到計算機這個二維機械人上呢？有一種演算法叫支援向量機。
二、什麼是無監督學習
我們只給演算法提供資料。僅僅如此。 至於這些資料中有什麼規律和關聯，需要演算法自己找出。比如給演算法一堆離散的點。演算法可能會把這些點密集的地方圈出來，分成幾個圈。這就叫聚類演算法。
三、什麼是學習理論
學習理論就是讓機器做出學習能力的那些演算法。比如什麼是好，什麼是壞。什麼是比較對，什麼是比較錯。
機器學習 初識機器學習
1.什麼是機器學習？對於機器學習到現在都還沒有統一的定義，但是，通過乙個例子和較權威的定義來理解機器學習，最後附上我個人對機器學習的理解 2.監督學習 1 監督學習基本思想 我們資料集中的每個樣本都有相應的 正確答案 即每個樣本都是真實值，再根據這些樣本作出 舉乙個房價預售的例子來說明 eg 下面圖...
初識機器學習
學機器學習已經大半年了，現在才發現自己是初識機器學習。一開始學機器學習，真的以為它是個機器，學會了就可以拿來用，或是拿來改進。現在才明白，學機器學習的方法不僅要弄明白理論基礎和演算法思路，還要明白演算法的脈絡，它的每一步都是為什麼這麼做，掌握演算法背後的真正的思想，才能融會貫通，針對不同的問題提出不...
初識機器學習
機器學習 資料 資料 做為輸入 輸出 找到最合適的演算法公式 機器學習的分類 有批量 batch 數量的情況下可應用 監督式學習 知道輸入與輸出 半監督式學習是 知道輸入與部分輸出 無監督式學習 不知道輸出 對應著聚類 clustering 對於機器學習的輸出 1.有明確的分類 是 否 並且是用一條...