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机器学习入门笔记1-介绍

机器学习入门笔记1-介绍

作者: Miss_喵 | 来源:发表于2017-09-06 16:57 被阅读0次

    1 什么是机器学习

    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 measured by P, improves with experience E.(Tom Mitchell,1998)

    一句话概括:计算机通过观察数据从而获取技巧的过程。

    2 机器学习算法

    2.1 监督学习

    数据集中的每个样本都有相应的 “标签”。相当于我们知道输入对应的正确输出。
    监督学习有两类问题:

    • 分类问题:其目标是预测出一组离散的结果。例如预测病人是否患癌症(0:否, 1:是)
    • 回归问题:其目标是预测出一组连续的结果。例如给定房子的面积信息,预测出房价。

    2.2 无监督学习

    给定的数据没有任何标签,或者都是相同的标签。无监督的学习中,我们很少或根本不知道我们的结果应该是什么样的。我们可以通过聚类,推出数据中变量之间的联系。

    比如聚类问题:新闻主题分类,社交网络分析(朋友分组),市场分类(对顾客进行市场细分)

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