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Machine Learning - Introduction

时间:2014-03-07 07:07:47      阅读:558      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
Speaker: Andrew Ng
 
Quiz 1. Introduction
 
1.A comptuter program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if it‘s performance on T, as measured by P, improves with experience E.
机器学习算法完成的目标是T
机器学习的过程积累经验是E
机器学习的总结或者评价是P
例子:predict weather
a. The weather prediction task. 机器学习要完成的目标和任务T
b. The probability of it correctly predicting a future date‘s weather. 机器学习结果的评价P
c. The process of the algorithm examining a large amount of historical weather data. 机器学习的过程E
 
2. 假设自己工作在一个气象监测站,对于每天的天气需要做出是晴天、多云、下雨三种。用机器学习算法预测明天天气,这是一个Regression(回归)问题还是一个Classification(分类)问题。
 这里答案是分类问题。
Regression问题是根据以前已有数据去预测其他未知点的值,并没有Classification里面标记label的步骤。Regression结果是连续数据,Classificatiom结果是离散的。
其他例题:
a. 在气象站工作,预测5pm时候是否会下雨。 Classification
b. 在股市工作,预测一只股票明早的价格。 Regression
 
3. Supervised Learning and Unsupervised Learning 监督学习与非监督学习
监督学习会已经知道Label下,对数据进行分类。非监督学习没有Label,对数据进行聚类。
例题:
a. 分别给50篇男作者和50篇女作者写的文章,预测一个新的作者写的文章,作者是男的还是女的。 监督,分类。
b. 病人患心脏病的医疗记录,找出不同病人的簇Cluster。非监督,聚类
c. 检查网站,分类是对儿童友好还是针对成年人的。监督,分类
d. 给1000个病人的用药记录,发现是否有不同的类别或类型对于药物反应。非监督,聚类。
 
4.Machine Learning Definition
Machine learning is the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.----  Arthur Samuel

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Machine Learning - Introduction

原文:http://www.cnblogs.com/tiny656/p/3585182.html

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