机器学习笔记一:导论
机器学习笔记一:导论
1.定义
2.课程主要内容
- 监督学习(supervised learning)
- 例子:<房价预测>给定一组已知房价数据,使用算法预测待定房子的价格。
- 例子:<乳腺癌分类问题>给定已知的肿瘤大小和癌症状态数据,预测待定数据性质。
- 无限维数据特性的处理:支持向量机算法(SVM)
- 理论学习(learning theory)
- 非监督学习(unsupervised learning)
- 例子:基因分类
- 例子:照片处理:像素分类,构建3D场景
- 例子:鸡尾酒会问题:如何在嘈杂的人声中提取特定声音
- 强化学习(reinforcement learning)
- 例子:控制直升飞机自动飞行
- 例子:避障机器狗、机械蛇····
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