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今天又重温了吴恩达的机器学习课程,突然觉得好像突然明白了到底什么是机器学习
其实我们都被”学习“这两个字吓住了,误导了,潜意识里就把机器当作人来看,就天真的认为,机器会想让人一样会思考,会学习,这是最大的误区,成为我们学习路上的最大的误导,但是很少人会知道。
其实机器学习更像是一种算法,而这个算法是怎样得到呢,通过你对你写的程序不断输入数据经验得来的,算法肯定需要通过外来的数据才能不断的实现,算法生成实现后,就会应用在新的数据上,这就像疫苗的生成过程一样,通过疾病的生成而促进了疫苗的生成,反过来这些疫苗会作用在新的疾病上,通过这二者的相互作用来不断增强该疫苗的药效,这不就是不断地学习过程吗
之前的疾病想是训练集,疫苗想是算法,而新的疾病是新的输入,疫苗药效不断增强的过程就是算法的学习过程
其实,也可以把机器学习看做一个黑箱子,一个软件过程,有输入和输出
在输入和输出的过程中不断改进自我
而这些knn,决策树,贝叶斯,svm,回归,都是一些规定和规则,去约束和生成这些算法。
非监督和监督
非监督:分类和回归
分类:knn,决策树,贝叶斯,svm,adboost,logistics回归 (结果是离散的)
回归:线性回归 (结果是连续的)
监督 :聚类 推荐
所以机器学习本质上就是一些算法,但这些算法与一般的算法又有不同,他们的独特性在于他们的输入是变化的
------------------2016.4.25写于华中科技大学东四舍318
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原文地址:http://www.cnblogs.com/hellochennan/p/5433250.html