Machine Learning：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class ...

1. 機器學習的定義 [Mitchell, 1997]對機器學習給出了一個形式化的定義：假設用P來評估計算機程序在某任務類T上的性能，若一個程序通過利用經驗E在T中任務上獲得了性能改善，則我們就說關於T和P，該程序對E進行了學習。 2. 機器學習的基本概念 特征向量（feature ...

1. 監督學習和無監督學習 利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數，使其達到所要求性能的過程，也稱為監督訓練或有教師學習。正如人們通過已知病例學習診斷技術那樣，計算機要通過學習才能具有識別各種事物和現象的能力。用來進行學習的材料就是與被識別對象屬於同類的有限數量樣本。監督學習中在給予計算機學習 ...

注：其實自認為還是非常喜歡數學的，但是對於復雜的公式還是有種恐懼感，就像最開始學英語時，對英語的感覺一樣。但是數學與英語不同的地方在於，你可以盡情的刨根問底，從最基礎的知識開始了解，直到最終把一個符號或者公式的含義弄明白。在機器學習的過程中，也會碰到各種各樣的符號，尤其是遇到多參數，多樣本的情況時 ...

經常有一些學弟在QQ或者郵箱上面問我, 機器學習是什么? 我要怎么學習機器學習? 機器學習要如何入門/上手 等類似的問題. 現在我索性就發個博客出來, 以后你們直接來看這個文章就好了~ 機器學習是一門研究如何從已有的數據樣本中發現該數據樣本的數學模型, 而后利用 ...

1. 一些基本概念 圖1. 機器學習的基本過程 訓練集（Training Set）：為了研究一個變量（x）與另一個變量（y）的關系，而通過觀察、測量等方式獲得的一組數據。這組數據中收集了x和與之對應的y——一個數據對（x, y）。例如我們要研究房屋面積（x）和售價（y）之間 ...

什么是分類問題，什么是回歸問題？以及兩者的區別 什么是二叉樹？ 二叉樹很容易理解，在這里我們一般用滿二叉樹：就是非葉子節點都有2個分支的樹形數據結構 什么是決策樹？ 決策樹最初是用來做 ...

//2019.08.01機器學習基礎入門1-21、半監督學習的數據特征在於其數據集一部分帶有一定的"標記"和或者"答案"，而另一部分數據沒有特定的標記，而更常見的半監督學習數據集產生的原因是各種原因引起的數據缺失。2、半監督學習的數據集處理方式大多采用：先用無監督學習算法對數據進行相關的處理 ...