开始Andrew Ng的机器学习,这是一门非常有用的课程,可惜课上没好好听!

1、Machine Learning definition
在不直接针对问题进行编程的情况下,赋予计算机学习能力的一个研究领域。

2、Supervised Learning
(1)Regression Problem
监督学习:算法提供了具体问题“标准答案”,例如根据房屋面积估算房屋价格,我们希望通过算法去学习标准输入 和标准答案之间的联系,以尝试对于其他输入给我们更为标准的答案——回归问题(Regression Problem)

(2)Classification Problem
分类问题,例如肿瘤问题:处理一些数据,不是0就是1,给定一个新的病人,判别肿瘤类别(恶性良性)。

3、Learning Theory

4、Unsupervised Learning
无监督学习中,事先没有任何标准答案,将答案分成两类(聚类)。聚类算法用于图像处理(像素分类)。

5、Cocktail party problem
音频提取(无监督学习):两个人对着距离不同的两个麦克风说话,给定两段录音,提取两个人说话的内容。

6、Reinforcement Learning
强化学习:一段时间做出一系列决策,对决策进行判别,回报函数。

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