一恢准，what is ml：
1：在進(jìn)行特定編程的情況下甫题，給與計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)能力的領(lǐng)域。這是較老的眯漩，不正式的定義? --Arthur Samuel
2：一個(gè)程序被認(rèn)為可以從經(jīng)驗(yàn)E中學(xué)習(xí)，解決任務(wù)T舱卡，達(dá)到性能度量值P队萤，當(dāng)且僅當(dāng)要尔，有了經(jīng)驗(yàn)E后，經(jīng)過P的評(píng)判赵辕，程序在處理任務(wù)T時(shí)性能有所提升 --Tom Mitchell
目前存在幾種不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法还惠，主要的為監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learnnig)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised learnnig),此外還有強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement learnnig)和推薦系統(tǒng)(Recommender systems)
監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learnnig)：我們將教計(jì)算機(jī)如何去完成任務(wù)
無監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised learnnig)：我們打算讓它自己進(jìn)行學(xué)習(xí)
二 ，監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learnnig)：
1救欧，導(dǎo)引：預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)锣光，收集數(shù)據(jù)集，其中一個(gè)數(shù)據(jù)集如圖蹬刷，若想買一個(gè)70英尺的房子
2箍铭，定義：給出一個(gè)算法椎镣，需要部分?jǐn)?shù)據(jù)集已有正確答案状答。比如給定房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)集里面每個(gè)數(shù)據(jù)，算法都知道對(duì)應(yīng)的正確房?jī)r(jià)惊科，算法的結(jié)果為算出跟多正確的房?jī)r(jià)
更準(zhǔn)確的定義：監(jiān)督學(xué)習(xí)又叫回歸問題馆截，意為預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)值的輸出蜂莉，而術(shù)語回歸意為預(yù)測(cè)這類連續(xù)值屬性的種類
eg：房?jī)r(jià)（一般把房?jī)r(jià)記為美分單位映穗，所以實(shí)際為離散值幕随，但通常把它看作在實(shí)數(shù)軸上連續(xù)的一個(gè)標(biāo)量，一個(gè)連續(xù)值的數(shù)）
eg2：醫(yī)學(xué)記錄辕录，并預(yù)測(cè)胸部腫瘤為良性或者惡性的概率梢卸，假設(shè)有人發(fā)現(xiàn)了一個(gè)乳腺瘤，這個(gè)瘤就是一個(gè)收集好的數(shù)據(jù)集速梗，假設(shè)在其中襟齿，橫軸表示腫瘤的大小枕赵，縱軸圈上0或1拷窜，即是與否
這其實(shí)是一個(gè)分類問題，何為分類赋荆，分類就是要預(yù)測(cè)一個(gè)離散值的輸出懊昨，在這個(gè)例子中就是0 or 1
補(bǔ)充：
在分類問題中酵颁，還有另外一種方式來描繪數(shù)據(jù)。如果腫瘤大小作為唯一屬性被用于預(yù)測(cè)惡性良性幽污，可以將數(shù)據(jù)圖作成,使用不同符號(hào)表示良性惡性簿姨，所以改用符號(hào)，圓圈是良准潭，叉是惡，要做的就是將上面的映射下來则酝，圖為
實(shí)際研究中爽雄，使用了其它更多的特征沐鼠，如腫塊的厚度饲梭，瘤細(xì)胞的尺寸的均勻向，相撞的均勻性等等
這表明了有趣的學(xué)習(xí)算法可以處理無窮多特征订框，不止5兜叨，6個(gè)特征，那么你要如何處理無窮多特征存儲(chǔ)無數(shù)數(shù)據(jù)（后邊的支持向量機(jī)）
監(jiān)督學(xué)習(xí)中心思想：在監(jiān)督學(xué)習(xí)中矛物，數(shù)據(jù)集中的每個(gè)例子跪但，算法將預(yù)測(cè)得到每個(gè)例子的“正確答案”
回歸問題：回歸是指我們的目標(biāo)是預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)的輸出值
分類：分類是要預(yù)測(cè)一個(gè)離散值輸出
習(xí)題：判斷是分類問題還是回歸問題特漩，答案在最后
1，有1000件貨物雄卷，想預(yù)測(cè)可以賣多少
2蛤售，判斷1000個(gè)人里面感冒的人
三，無監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised learnnig)
1揣钦，引例：在上面的例子中，數(shù)據(jù)集每個(gè)樣本給出正確答案谎亩，如腫瘤的正樣本和負(fù)樣本宇姚，而在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)集看起來有些不一樣浑劳，沒有屬性(特征)或者標(biāo)簽在一概念，即所有數(shù)據(jù)都一樣衷咽，無區(qū)別
蒜绽，也就是給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，讓你來找出其中的某種結(jié)構(gòu)卖词。
2吏夯，定義：對(duì)于給定的數(shù)據(jù)集噪生，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以判斷該數(shù)據(jù)集包含幾種不同聚類东囚，這就是聚類算法。聚類算法在生活中的應(yīng)用很多桨嫁，百度搜索出的東西璃吧。大型計(jì)算機(jī)集群废境，社交網(wǎng)絡(luò)筒繁，對(duì)市場(chǎng)細(xì)分的方式等等
3巴元，請(qǐng)下載octave逮刨，本系列中將要使用octave作為學(xué)習(xí)工具
使用octave作為學(xué)習(xí)開發(fā)的原型工具很爽的哦嘿嘿
4，習(xí)題判斷屬于無監(jiān)督恢总，還是監(jiān)督：
請(qǐng)你回答箩退，糖尿病病人診斷戴涝，百度查詢的新聞，給一個(gè)城市某商品銷售數(shù)據(jù)后的劃分市場(chǎng)區(qū)域奸鸯，郵件的判斷
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回歸 可帽，分類 ，監(jiān)督蓄拣，無努隙，無，監(jiān)督
