1.机器学习

机器学习是工具,具体应用到某个实际场景下,才是目的。

2.分类

a 监督学习,包括回归(regression),分类(classification)。回归问题,数据可以是连续或者离散,分类问题,数据一般是离散的。

b 理论学习,机器学习目前主流的算法,用算法工具结合具体使用场景,解决问题。

c 无监督学习,包括聚类,通过聚类,转换成类似监督学习的分类模型,当然,无监督模式应用的范围更广。

d 强化学习,设计回报函数,类似狗的反射弧效应。

课程信息 http://cs229.stanford.edu

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