這是我學(xué)習(xí)吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程的一點(diǎn)心得和筆記，梳理一下知識(shí)，同時(shí)與大家交流一下。

監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）

在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，通過(guò)給定的數(shù)據(jù)集來(lái)得出一個(gè)最優(yōu)的預(yù)測(cè)算法，在這個(gè)數(shù)據(jù)集中，我們已經(jīng)知道了正確的輸出。
例如：我們給出一組關(guān)于房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中包含房子的一些特征以及這些房子的價(jià)格，房子的價(jià)格即是正確的輸出。

監(jiān)督學(xué)習(xí)可以分為回歸和分類

回歸問(wèn)題，是在連續(xù)的輸出上預(yù)測(cè)結(jié)果，通常是用一個(gè)連續(xù)函數(shù)（例如一次函數(shù)或多次函數(shù)）來(lái)擬合數(shù)據(jù)，它可能的輸出值無(wú)限的。
例子：

• 根據(jù)房子面積和位置預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)；

而分類問(wèn)題，通常是通過(guò)離散的輸出，來(lái)擬合數(shù)據(jù)，它和回歸的區(qū)別是，分類預(yù)測(cè)的結(jié)果是有限的，可能就兩個(gè)，三個(gè)可能的結(jié)果。
例子：

• 預(yù)測(cè)房子賣不賣的出去；
• 預(yù)測(cè)一個(gè)腫瘤患者，他的腫瘤是惡性還是良性的；
• 判斷垃圾郵件

非監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是在不知道結(jié)果是什么的情況下處理問(wèn)題，可以根據(jù)數(shù)據(jù)中變量的關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，從而得出一個(gè)算法
即讓機(jī)器自己學(xué)會(huì)做事情，區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)有兩類算法：聚類（Clustering） 和 非聚類（Non-clustering）

聚類：

• 收集大量基因數(shù)據(jù)，找到一種方法將基因分組，這些分組與數(shù)據(jù)中的不同變量有關(guān)，類似，壽命，性別等；
• 自動(dòng)將大量新聞分類，分成，體育，娛樂(lè)等分類

非聚類：

• 雞尾酒會(huì)算法，在混亂的環(huán)境中找出結(jié)構(gòu)（即在一個(gè)雞尾酒會(huì)上從一個(gè)混合的聲音中識(shí)別出人聲和音樂(lè)）。

轉(zhuǎn)載自：
https://codeeper.com/2019/12/29/tech/machine_learning/supervised_learning.html