Andrew机器学习课程 章节1——初识机器学习

问题1：什么是机器学习以及机器学习的通用算法

如今一般使用的是Tom Mitchell对机器学习的定义： 原文为：

A computer program is said to learn from experience E with respecet to some task T and some performance measure P,if its performance ont T, as measured by P,improves with experience E.

 即：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上的表现因经验E而提高

Machine learning algorithms：

1：supervised learning  （监督学习）unsupervised learning （非监督学习）为主要的学习算法

2: 此外还有reinforcement learning (强化学习）,recommender systems（推荐系统）

supervised learning:

gives a dataset in whitch the "right answer" are given .

1.regression question(回归问题） continuous valued  目的：预测一个连续值的输出

2.classification question(分类问题）Discrete valued    目的：预测离散值的输出

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unsupervised learning:

gives a dataset but not told what to do with it

clustering algorithm(聚类算法）：告诉数据集，将其分为不同的聚类

always used in：

1.organize computing clusters 2.social network analysis 3.market segmentation 4.Astronomicla data analysis