1. 判斷某事件能否使用機器學習來解決的三要素
是否存在潛在的模式（pattern）可以被用來學習
該模式或者規則難以用程式直接編寫或描述出來
存在關於這些模式或規則的資料集（data）作為輸入
2. 例子：如何判斷乙個觀眾是否喜歡某一部影片
character: likes comedy? / likes action? / prefers blockblusters? / ... / likes tom cruise?viewer : 1 / 0 / 0 / ... / 1
character: comedy content / likes content / blockblusters / ... / tom cruise in it
movie : 1 / 1 / 0 / ... / 1使用機器學習提取該觀眾與該影片的以上特徵向量，取兩者內積值，看是否在某一區間內。
3. 機器學習處理流程
機器學習學習筆記
2.機器學習書籍 機器學習tom,這個是老經典，就是翻譯欠佳 prml，這個書正版的超貴，但是比較新且系統，可以通過其他途徑搞個副本。3.自己動手編碼實現2 3種經典演算法，比如svm，lr，bpnn等。4.了解spark上目前支援的機器學習方法的用途和用法，這個在日常工作中會用到。知道的多一點，方...
機器學習 學習筆記
關於梯度下降演算法的優化與 會有三種方法優化梯度下降演算法 1.共軛梯度下降法 conjugate 2.變尺度法 bfgs 3.限制變尺度法 l bfgs 這些方法的好處是 1.不用選擇學習速率 2.收斂的速度快，執行效率高 但是她們的缺點在於 實現她們的方法太複雜，所以我們就可以使用語言的內建庫函...
機器學習 學習筆記
監督學習 我們的學習演算法使用的資料是給出正確答案的資料，然後我們執行學習演算法，出更多的正確答案。理解為像深度需學習類似，利用訓練樣本訓練處學習模型，然後用測試樣本對學習到的模型進行檢測，輸出 結果。無監督學習 可以理解為對於學習演算法所使用的資料集並沒有給出正確答案，學習演算法就是要對這資料集進...