机器学习中监督学习模型的任务重点在于，根据已有经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。 根据目标预测变量的类型不同，把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类。 监督学习任务的基本架构和流程 分类学习 最基础的是二分类（Binary Classification）问题，及判断是非，从两个类别中选择 ...
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2017-09-27 21:54:11
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根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可大致划分为两大类：“监督学习”和“无监督学习”，分类和回归是前者的代表，聚类是后者的代表。 归纳与演绎--科学推理的两大基本手段。 机器学习的发展历程： 课后习题： 1.1假设数据集有n种属性，第i个属性可能的取值有ti种，加上该属性的泛化取值(*)，所以可能 ...
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2017-09-26 16:05:12
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MICCAI 2017年论文 Overview： 视杯视盘精确分割后，就可以计算杯盘比了，杯盘比是青光眼疾病的主要manifestation。以往的方法往往采用监督学习的方法，这样需要大量的精确像素级别的标定。而这些标定非常费时间。所以本文为了解决这个问题，提出了一个半监督学习的方法，从一堆没有标签 ...
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2017-09-25 18:54:20
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什么是有监督学习？什么是无监督学习？ 概念：输入数据有标签则为有监督学习，输入数据无标签就是无监督学习。 在机器学习中，一般聚类算法是无监督学习，分类和回归为有监督学习。 那么首先来看一下什么是学习：高考时的题目我们平时一般是没有见过的，但是为了准备高考，我们高中三年一直在学习，学基础知识，解题方法 ...
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2017-09-17 17:29:27
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以下内容都是通过看寄《机器学习实战》这本书后进行的总结。有疏漏的地方请指正。 一般在实际问题中选择相应的算法需考虑两个问题： 第一：使用算法的目标，想要算法完成何种任务。比如预测明天下雨的概率 还是 对鸟类进行种群划分。 目的（大多数情况下）：（1）想要预测目标变量的值，可以选择 监督学习算法 分类 ...
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2017-09-16 20:36:29
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逻辑回归 逻辑回归是一种用来解决当输出的y全部都是1或者0这种监督学习的机器学习算法。其目标就是最小化预测值和训练集之间的错误。 举个栗子：猫和没有猫 通过以向量x形式给出的一张图片，我们的目标就是判断这张图片中有没有猫 给x,y'=P(y=1|x) 其中 0<=y'<=1 在逻辑回归中我们所需要利 ...
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2017-09-14 16:39:16
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KNN和K-Means的区别 KNN K-Means 2.监督学习 3.喂给它的数据集是带label的数据，已经是完全正确的数据 2.非监督学习 3.喂给它的数据集是无label的数据，是杂乱无章的，经过聚类后才变得有点顺序，先无序，后有序 ...
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2017-09-10 15:49:27
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修正现行单元单神经元网络在监督学习当中，你输入一个x，习得一个函数，映射到输出y 例如房屋价格预测例子当中，输入房屋的一些特征，就能输出或者是预测价格y，在现今，深度学习神经网络效果拔群，最主要的就是在线广告， 给网站输入广告信息，网站会考虑是否给你看这个广告，有时候还需要用户输入一些信息，神经网络... ...
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2017-09-08 22:52:15
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[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习（Supervised Learning） - Representation http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50922854 ...
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2017-09-08 00:25:00
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敬爱的张老师 | 刘老师： 今天是我们学习本期课程（Mechine Learning）的第二周，从今天开始我会将每天每周的知识点以日记的形式整理出来，其中会有我遇到的问题和一些见解。 以下是第一周到今天的知识点： 关于机器学习（Mechine Learning）、监督学习（Supervised Le ...
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2017-09-05 20:55:13
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