吴恩达机器学习笔记-导论
2018-01-08 13:43
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机器学习分类:
- (Supervised Learning)监督学习:
- 回归问题:设法预测连续值的属性。如预测房屋售价
- 分类问题:设法预测一个离散的输出值。Breast Cancer。
- (Unsupervised Learning)无监督学习【给定一个数据集,我们不知道数据点究竟是什么意思,找到数据的结构】:
- 对于给定的数据集,无监督学习可能判定该数据包含两个不同的聚类。如Google News 新闻分类,同一主题的新闻显示在一起;基因学(基因芯片),给定一组不同的个体,对于每个个体,检测他们是否拥有某个特定的基因。
- 聚类算法:对于数据样本,我们没有给算法一个正确答案。
- 组织大型的计算机集群,属兔找出哪些机器趋于协同工作。
- 社交网络分析,识别哪些朋友是很要好的朋友组,哪些是仅仅相互认识的朋友组
- 市场分割,给定一个客户数据集,自动找出不同的市场分割,并自动将你的客户分割到不同的细分市场中,从而有助于在不同的细分市场中进行更有效的销售
- 降维
- 鸡尾酒宴会问题
- 音频分割,节目中很多小孩子唱戏,判别哪些小孩子的音频开了。
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- 回归问题:设法预测连续值的属性。如预测房屋售价
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- 对于给定的数据集,无监督学习可能判定该数据包含两个不同的聚类。如Google News 新闻分类,同一主题的新闻显示在一起;基因学(基因芯片),给定一组不同的个体,对于每个个体,检测他们是否拥有某个特定的基因。
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- 社交网络分析,识别哪些朋友是很要好的朋友组,哪些是仅仅相互认识的朋友组
- 市场分割,给定一个客户数据集,自动找出不同的市场分割,并自动将你的客户分割到不同的细分市场中,从而有助于在不同的细分市场中进行更有效的销售
- 降维
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- 音频分割,节目中很多小孩子唱戏,判别哪些小孩子的音频开了。
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