1.机器学习分类
机器学习主要可以分为监督学习和无监督学习
监督学习中包括分类(如决策树,SVM)和回归(线性回归,非线性回归)等
无监督学习中包括聚类,词嵌入等
2.有监督学习和无监督学习的区别
有监督学习的数据本身包含标签,无监督学习则无标签,需要依靠数据中潜在的结构。3.模型
监督学习中,模型就是数据集X到Y的映射f
如翻译中,X为中文句子,Y为英文句子。
样本:(x,y),数据集是样本构成的集合
模型能力:(1)拟合 (2)预测,泛化
机器学习是从数据中产生模型的过程
4.假设函数
用数学方法描述自变量x和因变量y的关系
假设函数可以是一次,二次,三次或者更高次的函数