《图解机器学习-杉山将著》读书笔记---CH1
CH1 什么是机器学习
重点提炼
机器学习的种类:
常分为:监督学习、无监督学习、强化学习等
监督学习是学生从老师那获得知识,老师提供对错指示
无监督学习是在没有老师的情况下,学生自习
强化学习是在没有老师指示情况下,学生对预测的结果自我评估,学生为了获得老师的最高嘉奖而不断学习
监督学习应用:手写文字识别、声音处理、图像处理、垃圾邮件分类与拦截、网页检索、基因诊断、股票预测......(回归、分类、排序)
无监督学习应用:人造卫星故障诊断、视频分析、社交网站解析、声音信号解析.....(聚类、异常检测)
强化学习应用:机器人的自动控制、计算机游戏中的人工智能、市场战略的最优化(回归、分类、聚类、降维)
机器学习常见任务:
有回归、分类、异常检测、聚类、降维
异常检测与分类不同的是,异常检测属于无监督,一般采用密度估计的方法,把靠近密度中心的数据作为正常的数据,把偏离密度中心的数据作为异常的数据
聚类与分类不同的是,聚类是属于无监督学习的一种
机器学习的方法:
- 判别式分类
- 生成时分类
- 统计概率
- 朴素贝叶斯
P10
补充知识来理解书上内容
最大似然估计法的定义:
贝叶斯公式:
全概率公式:
转载于:https://www.cnblogs.com/weiqinglan/p/5864997.html
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