Andrew Ng Machine learning入门学习小结

Arthur Samuel（1959） 对机器学习的定义：这样的研究领域，在不经过人类经验基础上的编程而能够给予计算机学习的能力。

Tom Mitchell (1998) 对机器学习的定义：A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and performance P, if its performance on T， as measured by P, improves without experence E.

机器学习分为监督学习（supervised learning）和无监督学习

（unsupervised learning）。

监督学习：需要给定学习样本。

监督学习主要有：线性回归（linear regression）、逻辑回归（logic Regression）、神经网络（Neural Network）、支持向量（SVM）。

机器学习一般步骤：

1、假设函数：

hypothesis hθ(x)

3、参数：

parameters θ0,θ1

3、代价函数

cost function J（θ0,θ1）

4、目标函数

goal

minimizeJ（θ0,θ1）

基本思路：提出假设函数（模型），根据样本，以最小化代价函数为目标，计算出假设中的参数。