机器学习
- 机器学习第一周
- 机器学习的应用
- 机器学习是什么？何时去应用它？
- 监督学习
- 回归算法（数值）
- 分类算法（标签）
- 无监督学习（在未标记的数据中发现一些有趣的东西。）
- 聚类算法（把没有标签的数据尝试将它们自动分组到集群中。）
- 异常检测（寻找不寻常的数据点）
- 降维（使用较少的压缩数据数字）
机器学习第一周
机器学习的应用
应用领域：网络搜索、识别人类语言、自动驾驶、计算机视觉。
AGI为Artificial General Intelligence的首字母缩写，意为人工通用智能。它是一种可以执行复杂任务的人工智能，能够完全模仿人类智能的行为。
机器学习是什么？何时去应用它？
阿瑟·萨缪尔(Arthur Samuel)是人工智能研究的先驱，他将机器学习定义为使计算机无需明确编程即可学习的研究领域。
机器学习分为两种，分别是监督学习和无监督学习，其中监督学习在现实生活中使用最多的机器学习类型，而且进步和创新最快。
监督学习
监督学习算法学习预测输入、输出或者是x到y的映射。
回归算法（数值）
学习预测数字，输出许多的可能输出。（例如：预测房价）
分类算法（标签）
预测类别，一组有限的可能的输出类别。
分类算法预测类别，类别不必是数字，可以是非数字的 ，它可以预测一张图片是猫还是狗。 可以预测肿瘤是良性还是恶性。 也可以是0、1这些数字。
无监督学习（在未标记的数据中发现一些有趣的东西。）
定义：数据只带有输入x,但没有输出标签y,算法必须在数据种找到结构。
聚类算法（把没有标签的数据尝试将它们自动分组到集群中。）
比如像在网上所有的数十万条新闻文章，找到提取相似词的文章并将它们分组。
有一种特殊的应用：聚类遗传 就是聚类算法应用到遗传里面去，将不同类别的人分别聚集到一块。
 "机器学习(一)")
