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机器学习笔记(一)welcome

Tom杰
 Tom杰
发布于 2017/05/31 23:33
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机器学习目前供大于求,人才缺口大。 主要讲解机器学习问题的主要类型及算法,主要的机器学习术语,理解不同的机器学习算法,每个算法是在什么时候合适的。 机器学习定义,,,,,(太古板),个人理解,机器可以自己学习,知道要做什么,(通过训练,获得经验) TOM Mitchell定义:通过经验E 学习任务T使用度量 P衡量 性能。P对于T随着E增加而提高。(押韵) 此处举了个例子,标记识别垃圾邮件时哪个是E,T,P,

机器学习最常用的两类:监督学习和非监督学习。Supervised learning and unsupervised learning. 前者是我们教计算机做事情,后者是让计算机自己学习。

教授机器学习算法就像给你一个工具,同样重要的是教你如何使用这些工具。此处举了个学习成为木匠的例子,有人教你成为一个木匠,告诉你这是螺丝刀,这是刨子,这是榔头,这样很好,你有了所有的工具,更重要的是学习如何正确的使用这些工具。

知道如何使用机器学习的人与不知道如何使用的人相比有很大的不同。此处又举了个例子,他参观硅谷公司时,一个公司花了6个月做机器学习算法项目,最后失败了,如果他在,就会告诉他们,小小修改一下成功率会高很多。

所以本课程主要花大量时间讨论,假设你设法开发机器学习系统,那么对于你建立你的系统的方式,如何做出最佳 的实际类型决策,以至于应用机器学习算法时,不大可能在做了6个月后失败放弃。因此,将教我们机器学习和AI中那些最好的实践经验以及如何使这项任务工作,我们如何来做,硅谷和世界上最优秀的人是如何做的。老师希望使我们成为在知道如何设计和建立各种各样的机器学习及AI系统方面最好的人。

接下来会讲机器学习中的监督学习和非监督学习,以及在什么情况下如何使用他们。

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Tom杰
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