Andrew Ng机器学习第一章——初识机器学习

机器学习的定义

　　计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T、进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因E而提高。

　　简而言之：程序通过多次执行之后获得学习经验，利用这些经验可以使得程序的输出结果更为理想，就是机器学习。

主要的两类机器学习算法

　　监督学习和无监督学习

监督学习

　　定义：对于数据集中的每个样本，我们想要算法预测得出正确的答案。例如预测房子的价格、肿瘤良性或者恶性

　　　　回归问题：预测连续值的输出（房子的价格）

　　　　分类问题：预测离散值的输出（肿瘤的性质良或恶）

无监督学习

　　定义：给定的数据集，找可能具有的结构

　　常见算法：聚类算法（谷歌新闻推荐）