现在我用不同的符号来表示这些数据。既然我们把肿瘤的尺寸看做区分恶性或良性的特征，那么我可以这么画，我用不同的符
号来表示良性和恶性肿瘤。或者说是负样本和正样本现在我们不全部画X，良性的肿瘤改成用 O 表示，恶性的继续用 X 表示。来预
测肿瘤的恶性与否。
显然上面的例子只用到了一种特征（Tumor size）来判断肿瘤的特征.
In other machine learning problems, when we have more than one feature（特征）, more than one attribute(属性).
Here's an example, Let's say that instead of just knowing the tumor size, we know both the age of the patients and the
tumor size. In that case, maybe your data set will look like this. Where I may have a set of patients with those ages and that
tumor size, and look like this（ages-图中用蓝色的圈表示）.
And a different set of patients, they look a little different, whose tumors turn out to be malignant(恶性), as denoted by
the crosses(用叉表示). So, let's say you have a friend who tragically(很不幸) has a tumor. And maybe, their tumor size and
age falls around there(图中用紫色点表示). So given a data set like this, what the learning algorithm(学习算法) might do is fit a
straight line through the data to try to separate out the malignant tumors from the benign(良性) ones(就是画一条线设法将恶
性肿瘤和良性肿瘤分开).
因此来预测肿瘤的恶性与否，落在下半区域则良性的可能性比恶性大，在这个例子中我们有了两种特征，即患者年龄和肿瘤大
小。在其他机器学习算法中往往会有更多种特征。如这个例子可能还会有肿块的厚度（Clump Thickness），肿瘤细胞大小的均匀
性(Uniformity of cell size),肿瘤细胞形状的均匀性（Uniformity of cell shape of tumor）, and so on, and other features as well.
这就是我们即将学到最有趣的学习算法之一。那种算法不仅能处理2种3种或5种特征，即使有无限多种特征都可以处理。
那你怎么处理无限多个特征，甚至怎么存储这些特征都存在问题，你电脑的内存肯定不够用。我们以后会讲一个算法，叫支持
向量机，里面有一个巧妙的数学技巧，能让计算机处理无限多个特征。想象一下，我没有写下这两种和右边的三种特征，而是在一
个无限长的列表里面，一直写一直写不停的写，写下无限多个特征，事实上，我们能用算法来处理它们。
现在来回顾一下，这节课我们介绍了监督学习。其基本思想是，我们数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”。再根据这些
样本作出预测，就像房子和肿瘤的例子中做的那样。我们还介绍了回归问题，即通过回归来推出一个连续的输出，之后我们介绍了
分类问题，其目标是推出一组离散的结果。
假设你经营着一家公司，你想开发学习算法来处理这两个问题：
1. 你有一大批同样的货物，想象一下，你有上千件一模一样的货物等待出售，这时你想预测接下来的三个月能卖多少件？
2. 你有许多客户，这时你想写一个软件来检验每一个用户的账户。对于每一个账户，你要判断它们是否曾经被盗过？
那这两个问题，它们属于分类问题、还是回归问题?
问题一是一个回归问题，因为你知道，如果我有数千件货物，我会把它看成一个实数，一个连续的值。因此卖出的物品数，也
是一个连续的值。
问题二是一个分类问题，因为我会把预测的值，用 0 来表示账户未被盗，用 1 表示账户曾经被盗过。所以我们根据账号是否被
盗过，把它们定为0 或 1，然后用算法推测一个账号是 0 还是 1，因为只有少数的离散值，所以我把它归为分类问题。
以上就是监督学习的内容。
无监督学习
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2023-01-26
19:13:50
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蹦蹦哒哒的小白兔2023-08-10很棒，谢谢分享
