Machine Learning Notes Ⅰ

机器学习的动机与应用

工具准备（以后可能用得到）：Matlab。

几种机器学习的类别

1. 监督学习：提供样本以及标准答案的学习
   • 回归问题（连续）
     主要是用函数拟合样本数据。
   • 分类问题（离散）
     将样本数据映射到几个离散的数值。
2. 无监督学习：仅提供样本，不提供标准答案
   • 聚类问题
     将提供的数据划为若干相似类，比如图片的轮廓、颜色分离。
3. 强化学习：不强调单次决策的准确性，重视总体决策的优劣
   • 给出一个回报函数来估计现在局面的优劣，让机器学习如何通过一系列决策来得到更多的回报。
     比如说无人飞机，单次决策失误不会对全局造成很大的影响，总体决策较优就可以让飞机飞行。