初识机器学习

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前言

吴恩达机器学习week1内容笔记

本篇观看课程来源于Coursera斯坦福大学公开课，为机器学习入门经典之作，课程地址戳我

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一、介绍

简单来说机器学习的定义：为了完成T（任务），通过观察获得E（经验），从而提升P（性能度量）

学习算法分类：

监督学习和无监督学习
其他：强化学习和推荐系统

二、监督学习和无监督学习

1.监督学习

分类：类似bool值，也可以多值，如是否患癌

回归：线性回归，估算某一个情况下的属性状态

2.无监督学习

无监督学习：聚类算法、鸡尾酒会算法

总结

以上就是第一天吴恩达的学习内容，主要了解了机器学习的定义，还有监督学习与无监督学习，总而言之，监督学习就是给定数据的结果，或者数据的正确性，以此来让机器学习判断，而无监督学习就是没有给定数据的结果，让程序自己对数据进行整理判断。
好了，继续加油，再见！