Stanford Machine Learning 学习 2016/7/4
认同度比较高的机器学习入门教程,由Stanford的Andrew Ng主讲.网易公开课上有中英文字幕的教学视频资源(http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html),讲义戳这里:http://cs229.stanford.edu/materials.html
网络上有各种类似的课程学习笔记,也会是我学习的一部分。be patient and be curious~
第一节其实是讲机器学习的motivation,简单介绍了监督学习(Supervised learning),无监督学习(Unsupervised learning)和增强学习(Reinforcement learning),并展示了一些利用machine learning的技术完成的项目demo。
毕竟被全方位地科普过deep learning,对于基本的概念有一定的了解,不再赘述~
监督学习可以认为我们给定的一组数据,是有groundturth的,即(x,y)这样的(input feature,output)组,在train的时候output就取groundtruth。利用SVM可以实现低维线性不可分feature向高维线性可分特征空间的映射,更好的分类。
无监督的学习没有groundtruth,可以利用clustering探索数据中隐藏的结构特性。
增强学习大概可以看作是一个有反馈的环境,对于其做出的每个动作,都会其余奖励或是惩罚,Agent从中进行学习,选择策略使得Agent的性能最优。
转载于:https://www.cnblogs.com/xy2012/p/5641744.html
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