machine learning学习笔记--监督学习和无监督学习以及octaveMATLAB在机器学习中的意义

it2022-05-07  0

我的人工智能学习之路从网易公开课中——Andrew Ng吴恩达的——machine learning,开始了。以博客的形式记录学习的过程以及心得。

定义

机器学习:简单的类型就是给出一定的规则,让机器对数据进行判断。而当数据集越庞大,规则越细,学习的结果就越有价值。

监督学习:数据集是被标记了的,比如疾病的携带与否。根据数据中的好、坏做预测,给出未知数据的判断结果。

无监督学习:数据集未被标记,需要自己判断特征,进行聚类分析;对数据进行分类,如谷歌新闻版块划分,对新闻进行归集。

这里有个比较典型的算法——鸡尾酒算法,对混杂的声音进行甄别,提取出对应的独立的声音。其实也是无监督学习中的聚类算法。

工具语言

工具语言的作用就是便于对机器学习的研究进行。octave/MATLAB就是机器学习的工具语言,利用他们能更快的原型化模型,验证方案可行性,当得出结论可行,再移植到具体的实现语言中——java,Python,C等。

这是初识机器学习——绪论中的一些概念性个人总结,记录于此。


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