ML 02、监督学习

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（转载）[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习（Supervised Learning） - Representation

[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习(Supervised Learning) - Representation http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50922854…

机器学习算法原理.实现与实践——监督学习机器学习包括监督学习.非监督学习.半监督学习及强化学习,这里先讨论监督学习. 监督学习的任务是学习一个模型,使模型能够对任意给定的输入,对其相应的输出做出一个好的预测. 1 基本概念 1.1 输入空间.特征空间与输出空间输入与输出所有可能取值的集合分别称为输入空间与输出空间. 每个具体的输入是一个实例(instance),通常由特征向量(feature vector)表示,这时,所有特征向量存在的空间称为特征空间.特征空间的每一维对应于一个特征.有时假…

ML之监督学习算法之分类算法一 ——— 决策树算法

一.概述决策树(decision tree)的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列规则,在这些机器根据数据创建规则时,就是机器学习的过程. 二.决策树的构造决策树: 优点:计算复杂度不高, 输出结果易于理解, 对中间值的缺失不敏感, 可以处理不相关特征数据. 缺点: 可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型在构造决策树时, 我们需要解决的第一个问题就是, 当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用. 为了找到决…

ML之监督学习算法之分类算法一 ———— k-近邻算法（最邻近算法）

一.概述最近邻规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法由Cover 和Hart在1968年提出了最初的邻近算法, 这是一个分类(classification)算法输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy learning) 二.原理在一个样本数据集合, 也称作训练样本集, 并且样本集中每个数据都存在标签, 即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后, 将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征…

ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning?

在Github上也po了这个系列学习笔记(MachineLearningCourseNote),觉得写的不错的小伙伴欢迎来给项目点个赞哦~~ ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning? Why we need to learn ML Many people think: Wow!!! AI is so powerful right now! You see AlphaGO? AI is going to replace human…

【ML入门系列】（三）监督学习和无监督学习

概述在机器学习领域,主要有三类不同的学习方法: 监督学习(Supervised learning) 非监督学习(Unsupervised learning) 半监督学习(Semi-supervised learning) 定义监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数. 区别是否有监督(supervise…

Google's Machine Learning Crash Course #02# Descending into ML

INDEX How do we know if we have a good line Linear Regression Training and Loss How do we know if we have a good line So as we said before, our model is something that we learned from data.And there are lots of complicated model types and lots of int…