简单记录
课时1-1 欢迎参加《机器学习》课程
机器学习：
1.人工智能发展出来的一个领域
2.计算机开发的一项新功能
例子：
1.数据挖掘
自动化、互联网上的大量数据
2.不能用手来编程的应用
手写识别，自然语言处理和计算机视觉
3.私人定制程序
产品推荐
4.理解人类学习（大脑、真实的AI）
课时1-2 什么是机器学习
机器学习的定义：
Arthur Samuel：Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
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
Tom Mitchell ：Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measure by P, improves with experience E.
计算机程序从经验E中进行学习，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提高。
机器学习算法：
监督学习 无监督学习
其他： 强化学习，推荐系统
课时1-3 监督学习
例子：房价预测，肿瘤良性or恶性预测
监督学习：给一个数据集其中包括了正确答案，
1. 回归问题：预测更多连续的有价值的输出
2. 分类：预测一个（组）离散值输出
课时1-4 无监督学习
Unsupervised algorithm
聚类算法：组织计算机集群，社交网络分析，市场细分，天文数据分析
title:吴恩达机器学习 课时 1 学习笔记
date: 2020-06-06 10:44:13
tags:
- 机器学习
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