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）
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