什麼是機器學習？
監督學習(supervised learning) 如神經網路，提供資料和資料的標籤進行訓練
非監督學習(unsupervised learning) 只提供資料而不提供對應的標籤進行訓練
半監督學習 利用少量有標籤樣本和大量無標籤樣本進行訓練，來對無標籤樣本進行分類
強化學習(reinforcement learning) 在完全陌生的環境，讓計算機自己適應環境完成目標。開始階段命中率也許會非常低，但是它會像人類一樣總結和學習，達到高的命中率。如alpha-go
遺傳演算法(genetic algorithm) 淘汰弱者，適者生存。通過淘汰機制選擇最優的設計和模型，基於強者「繁衍和變異」產生更優解
機器學習 學習筆記 1
一 問題的引入 回歸分析大多屬於監督學習的一種方法。這種方法主要是根據從貼有便簽的理算資料通，通過統計等方法得到數學模型，然後將模型運用於 或者分類。通常是多維的，如果存在高維空間時，可通過核函式等方法優化處理。例如房屋的價錢和很多因素有關，而每乙個因素也成為乙個維度。這裡和多臂 問題 multi ...
機器學習學習筆記1
周志華機器學習 flyu6 time 2016 6 12 假設空間 歸納偏好 監督學習 所謂的監督學習其實就是在資料集d中有格式為 x,y 的形式，可以看出我們有明確的目標值或者標籤 y 與x的資料集有關關聯關係。我們可以通過尋找x與y的關係來確定乙個關係化的模型。在這個模型的學習中，我們是通過真是...
機器學習筆記 1
1 機器學習的定義 如果乙個程式可以在任務t上，隨經驗e的增加，效果p隨之增加，則這個程式可以從經驗中學習。過程 單個神經元 2 基於tensorflow的nn 神經網路 用張量表示資料，用計算圖搭建神經網路，用會話執行，優化線上的權重 引數 得到模型。2.1 張量 多維陣列 列表 階 表示張量的維...