机器学习概述

学习地址

什么是机器学习

定义

Samuel：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。
Mitchell：计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高。

机器学习算法

Main

监督学习： Supervised learning
非监督学习：Unsupervised learning

Others

强化学习：Reinforcement learning
推荐系统：recommender systems

监督学习

我们给出数据集，有输入和输出。里面可能包含了想要的答案，而电脑要做的是给出更多的正确答案。

• 回归：预测连续值(线形/非线形)的属性(输出) –> 卖房案例
• 分类：预测离散值的输出(0/1) –> 肿瘤是否良性

非监督学习

给出数据集，但除了裸的数据外什么都没有，要求在里面找到某种结构。

• 聚类：将数据集分类 –> Gogle news案例