机器学习

1 介绍

• 多门学科交叉，研究计算机模拟实现人类的学习行为，属于人工智能的核心分支。
  应用：自动驾驶、语音识别等。

2 深度学习

• 样例-实例组成的集合称为样例
• 训练集-产生模型或者算法的数据集
• 测试集-测试已经学习好的模型或算法的数据集
• 特征向量-属性的集合
• 正例/反例
• 分为两类
  分类问题->类别型数据（例：是/否）
  回归问题->连续性数值
• 划分三类学习
  有监督学习->有类别的标记（是/否）
  无监督学习->无类别的标记
  半监督学习->部分有类别+部分无类别

3 机器学习步骤

• 将数据分为训练集和测试集；
• 从训练集中学习出来一种算法；
• 讲学习来的算法运用到测试集评估算法。