课程记录笔记如下:
1.目前ML的应用
包括:数据挖掘database mining、邮件过滤email anti-spam、机器人autonomous robotics、计算生物学computational biology、搜索引擎Google/Bing、
自动直升机autonomous helicopter、自然语言处理Natural Language Processing
2.ML的定义
3.目前ML的分类
监督学习Supervised Learning、无监督学习Unsupervised Learning
强化学习Reinforcement Learning、推荐系统Recommender System
4.监督学习Supervised Learning的用例
可分为Regression、Classification两类,输出是连续值Continuous valued output和离散值Discrete valued output的区别。
预测房价predicting housing price,回归问题
乳腺癌分类Breast Cancer,分类问题
5.非监督学习Unsupervised Learning用例
Google对新闻的聚类(Clustering)、DNA微序列聚类,还有其它应用,如下:
鸡尾酒会问题(非聚类)
Non-clustering: The "Cocktail Party Algorithm", allows you to find structure in a chaotic environment. (i.e. identifying individual voices and music from a mesh of sounds at a cocktail party).