• 这仅是本人在cousera上学习机器学习的笔记,不能保证其正确性,谨慎参考

  1. 关系图:

  2. 监督学习(Supervised Learning):

    • 回归预测(Regression:predict real-valued output):
      实例:如下图,有了房子大小和房子价格的一批数据,需要预测大小为750时,房价为多少合适:

    • 分类(Classification:discrete-valued output 01离散输出)
      实例:如下图,根据年龄和肿瘤大小的历史数据,画出图形,然后根据图形特征,画出一条线分为两类,进而预测某年龄、某大小下是否恶性肿瘤:

  3. 无监督学习(Unsupervised Learning):

    • 聚类作用:
      实例:两个人,对着两个麦克风同时说话,phone1和phone2都会同时录下两个人的声音,这时候需要将其中一种声音保留,一种剔除,这就需要根据两种声音分析后的特性将其分类,从而达到效果

4.待补充

注:图片来源都为 机器学习-吴恩达 中的视频截图

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