概述
本来是想学数据分析的，但是最后发现数据分析到最后就是机器学习，真是刺激。当时就在想，原来机器学习就是数据分析的豪华升级版，然后就怀着一腔热血入坑了。
但是，虽然是有Python基础的，但是机器学习用Python实现只是一个工具而已，重要的是理解各种算法，数学基础才是最重要的，然而自己在数学方面是个渣渣，在这个领域算是个小白，接下来就到了艰难的查找各种教程资源的过程。
查找过程真是惨，首先上知乎上查看相关的答案，但是说实话，这些答案讲的不是很清楚，我是比较想找一些书籍对数学功底要求不是很高的那种，但是那些答案几乎只是推荐，并没有说明原因，所以在筛选选择的时候还是非常的痛苦；也找了一些视频教程，也有讲数学基础的，但是讲的都是些什么玩意……，听得似懂非懂的就是不懂；直到最后看到了吴恩达的视频，泪流满面，终于有一个视频是讲的通俗易懂的了，具有高中知识就能听得懂算法的原理，再次吐槽之前那些视频教程讲的都是啥东西啊。
讲了一大推废话，就是想说，吴恩达这个视频教程，非常通俗易懂，不需要你有非常好的数学基础，具有高中的数学基础就行。
内容
其实这个单元也没有讲什么干货的东西，对机器学习进行了简单的介绍，然后重点讲了机器学习的连个分类：监督学习和无监督学习
监督学习
概念：给算法提供一些数据并给出正确的答案
主要类别有回归和分类。
回归：对结果进行预测，结果是连续值
分类：对输出结果进行分类，是离散值
无监督学习
概念：给出了数据，但是没有答案（标签）
主要类别只有聚类；聚类和分类类似，都是将数据分类，不过在无监督学习中称为聚类。
网友评论