category: 吳恩達課程
last edited: oct 11, 2018 9:53 am
tags: 聽課筆記,吳恩達,機器學習
定義一：利用一組已知類別的樣本調整分類器的引數，使其達到所要求效能的過程，也稱為監督訓練或有教師學習。理解：監督學習類似提供標準答案的學習過程，自己先做，然後校對標準答案來分析問題並找出通用的方法，這樣下次再遇到類似的問題時就能很好得解答。這裡的樣本就是我們需要分析的題目，而分類器就是標準答案，需要預先調整好分類器的型別和數值，即先寫好標準答案，再將樣本放入分類器中進行分析。
定義二：給定乙個訓練集，來讓機器學習乙個函式 h ： x — >y，讓 h(x) 能是乙個與對應的真實 y 值比較接近的評估值。（吳恩達）
訓練資料：
輸入物件：通常是向量
輸出函式：
面對無窮多的屬性，我們可以使用[支援向量機](來解決此類問題。
定義：無監督學習是事先不告訴計算機資料型別（即類似於監督學習中告訴計算機這樣的是腫瘤這樣的不是腫瘤）的情況下，讓計算機自行分類（比如形成聚類（clustering））
（書上第十章）（僅僅是個概念，詳細的等以後學到再說）
概念：通過數學變換將原始的高維屬性空間轉變為乙個低維的子空間。
僅僅是個概念，詳細的等以後學到再說
損失的定義
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...