CS229 --Lecture1 Introduction
课程
- 讨论和答疑使用piazza
- 14th Sep ~ 18th Nov
- 周一、周三授课,周五讨论(前三周讨论课介绍线性代数、概率统计、Numpy等预备知识)
- 课程跨度为约10周
与CS229A,CS230的区别
- CS229A:机器学习课程,数学推导较少,更偏向应用(A: Application)
- CS229:机器学习课程,大量数学推导、算法集,更偏向理论
- CS230:深度学习课程,主要研究深度学习算法,狭义的涵盖了DL
什么是机器学习?
- Arthur Samuel(1959):研究"计算机无需特定编程就能学习"的领域;其编写了一种自行演绎checkers的程序,水平能胜过Arthur Samuel
- Tom Mitchell(1988):E(Experience)、T(Task)、P(Performance)
课程概要
监督学习(同时给x、y,找到x和y之间最合适的映射)
两大类:回归(Regression),分类(Classification)
举例:房价预测(房龄、平方),疾病预测(3+维,无法plot表示),自动驾驶,特别提到SVM(支持无限维度的x输入)机器学习策略
具体问题具体分析,针对不同问题选择合适的策略。
举例:参观已做了6个月的项目,发现永远无法实现深度学习
无监督学习
举例:cocktail语音分类、学习类比强化学习
奖励信号
举例:养狗(good boy,bad boy),自动驾驶直升机(自动执行,人只需标记其哪些做的好哪些做的坏),机器狗爬楼梯,优化机器人、游戏等
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