Machine Learning学习笔记(1)
1、机器学习可以做什么？
搜索引擎、垃圾邮件过滤、人脸识别等等，不仅用于人工智能领域，生物、医疗、机械等很多领域都有应用。
2、机器学习的定义
A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P,if its performance on T,as measured by P,improves with experience E.—-Tom Mitchell
3、监督学习（Supervised Learning）
举个例子：房价预测中，我们可以根据不同的模型预测房价。监督学习又叫回归问题，应该说回归属于监督的一种，意指要预测一个连续值的输出，比如房价预测、肿瘤预测。
4、无监督学习（Unsupervised Learning）
在监督学习的数据集中，比如肿瘤预测，我们可以知道数据集的肿瘤是良性的或者是恶性的，然而在无监督学习的数据集中是没有这种标签的，无监督学习可以把数据集自动分成两种不同的数据簇，所以叫做簇类算法。无监督学习应用很广，比如搜索引擎把同一类的信息归纳到一个组、计算机集群、市场细分、社交网络分析、天文数据分析。
5、鸡尾酒宴会问题
宴会上很多人，都在聊天，声音此起彼伏，所以存在这样一种可能：同一时间两个人同时在说话，我们放两个麦克风在房间里。
麦克风1距离人物1近一点，麦克风2距离人物2近一点，但是麦克风都可以搜到两个人声音的重叠，这是在计算机语音识别领域的一个问题，当前语音识别技术已经可以以较高精度识别一个人所讲的话，但是当说话的人数为两人或者多人时，语音识别率就会极大的降低，这一难题被称为鸡尾酒会问题。
6、学习准备
安装并熟悉Octave编程环境。
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