【机器学习笔记】吴恩达机器学习

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一、引言

1. 监督学习

• 定义：监督学习（Supervised Learning) 是给算法一个数据集，其中包含了很多案例，每个数据都是给定了明确的类别，目的是让机器可以预测出更多的正确答案。

  

• 案例

（1）房价预测

回归问题（Regression）

能够通过给定的数据集得到一条拟合的曲线，在这上面的值都是连续的。

（2）乳腺癌预测

分类问题（Classification）

能够通过给定的数据集，去预测离散值，其中的特征可以包括多种，不局限于两种。

2. 无监督学习

• 定义：无监督学习(Unsupervised Learning) 是根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题。

聚类算法（Clustering）

通过没有标记类别未知的数据集，将数据进行分类。

鸡尾酒舞会算法（Coktail Party Algorithm）

从混杂的语音中，提取出不同的声音来源。