Note for Coursera《Machine Learning》1(1) | What is machine learning?

What is Machine Learning?

Two definitions of Machine Learning are offered. Arthur Samuel described it as: "the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed." This is an older, informal definition.

Tom Mitchell provides a more modern definition: "A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E."

Example: playing checkers.

E = the experience of playing many games of checkers

T = the task of playing checkers.

P = the probability that the program will win the next game.

In general, any machine learning problem can be assigned to one of two broad classifications:

Supervised learning and Unsupervised learning.

原文地址:https://www.cnblogs.com/danscarlett/p/8185928.html

时间: 2024-10-20 10:33:19

Note for Coursera《Machine Learning》1(1) | What is machine learning?的相关文章

coursera 《现代操作系统》 -- 第十三周 期末考试

3  下列关于中断和异常的叙述中,哪一个是错误的? x86系列处理器提供的4个处理器特权级别中R0的特权级别最高 中断向量(中断描述符)保存了程序状态字和中断入口程序地址 Page Fault属于I/O中断 启动I/O指令只能在内核态下运行 解析: 1. “中断向量(中断描述符)保存了程序状态字和中断入口程序地址” 是对的 见 https://www.coursera.org/learn/os-pku/lecture/0OkrM/zhong-duan-yu-yi-chang-ji-zhi-gon

coursera 《现代操作系统》 -- 第九周 文件系统(1)

问:成组链接法 外文名是什么?查找 Group Link 没有找到相关 如何分配? 如果第一组空闲2块,文件需要3块,那么怎么存? 如何回收? 文件目录 图片中的"每个文件"应该是"目录下的每个文件".“目录下的所有文件” 目录由目录项组成,目录项就是 FCB,所以目录就是该目录下所有文件的 FCB 的集合. 文件的物理结构 会用到的功能 顺序存取.随机存取 动态增长.插入.删除等操作 磁盘空间利用 性能问题:寻道时间 1. 连续存放 2.链接结构 不连续的物理块,

coursera 《现代操作系统》 -- 第十一周 IO系统

本周要求 错题 下列I/O控制方式中,哪一个不需要硬件支持? 中断方式 轮询方式 DMA方式 I/O处理机方式 中断方式:中断控制器 轮询方式:CPU不断查询设备以了解其是否就绪 DMA:使用到了  DMA 控制器 4. 在设备管理中,缓冲技术主要用于 提高设备利用率 提高主机和设备交换信息的速度 扩充地址空间 提供内存与外存之间的接口 答:数据到达和离去的速度不匹配的地方均可采用缓冲技术 9. 利用设备内部的缓冲区可以进行数据格式加工等处理. 对 错 11. 通过把独占设备改造成_______

Coursera课程《Machine Learning》学习笔记(week1)

这是Coursera上比较火的一门机器学习课程,主讲教师为Andrew Ng.在自己看神经网络的过程中也的确发现自己有基础不牢.一些基本概念没搞清楚的问题,因此想借这门课程来个查漏补缺.目前的计划是先看到神经网络结束,后面的就不一定看了. 当然,看的过程中还是要做笔记做作业的,否则看了也是走马观花.此笔记只针对我个人,因此不会把已经会了的内容复述一遍,相当于是写给自己的一份笔记吧.如果有兴趣,可以移步<Machine Learning>仔细学习. 接下来是第一周的一些我认为需要格外注意的问题.

Coursera《machine learning》--(14)数据降维

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度.如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特征的数据集(虽然下图只画出2个特征),可以看到x1以cm为单位,x2以inches为单位,它们都是测量长

Coursera《machine learning》--(8)神经网络表述

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的神经网络章节的笔记. 八.神经网络:表述(Neural Networks: Representation) 本节主要讨论一种叫做神经网络的机器学习算法.首先讨论神经网络的表层结构,在后续的课程中再讨论具体的学习算法.神经网络其实是一个比较古老的算法,它沉寂过一点时间,但现在又成为了许多机器学习的首选技术. 8.1 非线性假设 参考视频: 8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mkv

Coursera《machine learning》--(2)单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的单变量线性回归章节的笔记. 2.1 模型表示 参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法",本节将要讲解到底什么是Model.下面,以一个房屋交易问题为例开始讲解,如下图所示(从中可以看到监督学习的基本流程). 所使用的数据集为俄勒冈州波特兰市的住房价格,根据数据集中的不同房屋尺寸所对应的出售价格,绘制出了数据集:假如

《Machine Learning》系列学习笔记之第一周

<Machine Learning>系列学习笔记 第一周 第一部分 Introduction The definition of machine learning (1)older, informal definition--Arthur Samuel--"the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed." (2)modern d

《Deep Learning》(深度学习)中文版 开发下载

<Deep Learning>(深度学习)中文版开放下载   <Deep Learning>(深度学习)是一本皆在帮助学生和从业人员进入机器学习领域的教科书,以开源的形式免费在网络上提供, 这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow.Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造. 书籍原版英文目录: Deep Learning Table of Contents Acknowledgements Notation 1 Introduction