Machine Learning学习笔记(1)

时间:2015-05-21 22:39:16   收藏:0   阅读:1963

1、机器学习可以做什么?
搜索引擎、垃圾邮件过滤、人脸识别等等,不仅用于人工智能领域,生物、医疗、机械等很多领域都有应用。

2、机器学习的定义
A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P,if its performance on T,as measured by P,improves with experience E.—-Tom Mitchell

3、监督学习(Supervised Learning)
举个例子:房价预测中,我们可以根据不同的模型预测房价。监督学习又叫回归问题,应该说回归属于监督的一种,意指要预测一个连续值的输出,比如房价预测、肿瘤预测。
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4、无监督学习(Unsupervised Learning)
在监督学习的数据集中,比如肿瘤预测,我们可以知道数据集的肿瘤是良性的或者是恶性的,然而在无监督学习的数据集中是没有这种标签的,无监督学习可以把数据集自动分成两种不同的数据簇,所以叫做簇类算法。无监督学习应用很广,比如搜索引擎把同一类的信息归纳到一个组、计算机集群、市场细分、社交网络分析、天文数据分析。
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5、鸡尾酒宴会问题
宴会上很多人,都在聊天,声音此起彼伏,所以存在这样一种可能:同一时间两个人同时在说话,我们放两个麦克风在房间里。
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麦克风1距离人物1近一点,麦克风2距离人物2近一点,但是麦克风都可以搜到两个人声音的重叠,这是在计算机语音识别领域的一个问题,当前语音识别技术已经可以以较高精度识别一个人所讲的话,但是当说话的人数为两人或者多人时,语音识别率就会极大的降低,这一难题被称为鸡尾酒会问题。

6、学习准备
安装并熟悉Octave编程环境。

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