Andrew Ng机器学习第一章——初识机器学习

机器学习的定义

　　计算机程序从经验E中学习，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E而提高。

　　简而言之：程序通过多次执行之后获得学习经验，利用这些经验可以使得程序的输出结果更为理想，就是机器学习。

主要的两类机器学习算法

　　监督学习和无监督学习

监督学习

　　定义：对于数据集中的每个样本，我们想要算法预测得出正确的答案。例如预测房子的价格、肿瘤良性或者恶性

　　　　回归问题：预测连续值的输出（房子的价格）

　　　　分类问题：预测离散值的输出（肿瘤的性质良或恶）

无监督学习

　　定义：给定的数据集，找可能具有的结构

　　常见算法：聚类算法（谷歌新闻推荐）

原文地址：https://www.cnblogs.com/wemo/p/8733061.html

时间： 2024-10-01 20:43:53

Andrew Ng机器学习第一章——初识机器学习的相关文章

第一章：机器学习基础

第一部分:分类本书前两部分主要探讨监督学习(supervisedieaming).在监督学习的过程中,我们只需要给定输入样本集,机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果.监督学习相对比较简单,机器只需从输入数据中预测合适的模型,并从中计算出目标变量的结果. 监督学习一般使用两种类型的目标变量:标称型和数值型.标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值,如真与假.动物分类集合{爬行类.鱼类.哺乳类.两栖类.植物.真菌};数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值,如0.100.42.0

斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的《机器学习》公开课观后感

课程设置和内容视频课程分为20集,每集72-85分钟.实体课程大概一周2次,中间还穿插助教上的习题课,大概一个学期的课程. 内容涉及四大部分,分别是:监督学习(2-8集).学习理论(9集-11集).无监督学习(12-15集).强化学习(16-20集).监督学习和无监督学习,基本上是机器学习的二分法:强化学习位于两者之间:而学习理论则从总体上介绍了如何选择.使用机器学习来解决实际问题,以及调试(比如:误差分析.销蚀分析).调优(比如:模型选择.特征选择)的各种方法和要注意的事项(比如,避免过早优

《C语言启蒙》--第一章初识c语言

阅读书籍的名称 <c primer> c语言的启蒙书籍. 第一章:初识c语言 1背景: c 语言很牛逼,可以跨平台,必须得会. 2.计算机的工作原理: 3.编译的过程我们写完的代码称之为源代码,程序运行的实质是对01的不同位置的变化,而源代码需要转化成cpu可以执行的指令,也就是机器码,这个过程就是编译的过程,需要编译器来帮助我们来完成,c语言的文件中你肯定会用到各种库,这就需要c可以引入操作系统中的库文件,同时文件的启动需要启动代码,这些都需要引入,这个引入的工具就是连接器,最终将各个文

Java 第一章初识Java

第一章笔记什么是计算机程序:算机为完成某些功能生产的一系列有序指令集合 Java技术包括: java SE:标准版 java EE:企业版 Java ME:移动版开发Java程序步骤:1.编写 2.编译 3.运行 1.编写: a.大括号成对出现 b.class后面的单词要与文件名一致.(!!包括大小写) c.java严格区分大小写 2.编译: 命令:javac 文件名.java 产生结果:产生.class为后缀名的文件(此文件,看不懂,乱码) (注意!!!如果代码修改后,需重新编译后运行)

Andrew Ng机器学习第一章——单变量线性回归

监督学习算法工作流程 h代表假设函数,h是一个引导x得到y的函数如何表示h函数是监督学习的关键问题线性回归:h函数是一个线性函数代价函数在线性回归问题中,常常需要解决最小化问题.代价函数常用平方误差函数来表示代价函数就是用于找到最优解的目的函数,这也是代价函数的作用 ps:尽可能简化问题去理解一些抽象概念,如单一的参数变化等等可以利用代价函数去寻找你拟合效果最好的假设函数的参数当参数很多时,利用图表来寻找最小代价函数就变得比较复杂,故引出梯度下降法. 梯度下降法最小化任意代价函数J

机器学习 Machine Learning（by Andrew Ng）----第二章单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

第二章单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) <模型表示(Model Representation)> <代价函数(Cost Function)> <梯度下降(Gradient Descent)

机器学习--第一章贝叶斯定理及其应用

贝叶斯统计都是以条件概率,联合概率为基础的,所以我们从概率,条件概率,联合概率开始,然后到贝叶斯定理,最后讲一个贝叶斯的应用--垃圾邮件的过滤概率:事件发生的可能性,比如抛一枚硬币,正面向上的可能性有50%,掷色子点数为6的可能性为1/6.我们用符号表示为P(A) 条件概率:满足某些条件下事件发生的可能性,比如求一个人在买了裤子的前提下再买衣服的概率,我们用符号表示为P(B|A),即事件A发生下B发生的概率联合概率:多个事件同时发生的可能性,比如抛硬币两次都朝上的概率P(AB) = P(A)

Windows Forms编程实战学习：第一章初识Windows Forms

初识Windows Forms 1,用C#编程 using System.Windows.Forms; ? [assembly: System.Reflection.AssemblyVersion("1.0")] ? namespace MyNamespace { public class MyForm : Form { public MyForm() { this.Text = "Hello Form"; } [System.STAThread] public s

第一章初识Java

1 Java概述 1.1. 什么是程序程序,源于日常生活,通常指完成某些事性的一种既定方式和过程.可以将程序看成对一系列动作的执行过程的描述计算机程序:是为了让计算机执行某些操作或解决某个问题而编写的一系列有序指令的集合. 1.2 如何编制程序人与人交流有自己的语言,人与计算机就要使用计算机语言人类有多种自己的语言,比如中文.英文.德文.同样的计算机语言也有很多,它们都有自己的语法规则通常来讲,编制程序时选用的语言,是有利用人类读写的语言,俗称高级语言.但计算机只能识别0和1代码组成