摘要：
1.如何定义机器学习？ 机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学（和艺术）。 2.机器学习可以解决的四类问题？ 监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习 3.什么是带标签的训练集？ 用来训练算法的训练数据包含了答案 4.最常见的两个监督任务是什么？ K近邻算法 线性回归 逻辑回归 支持向量 阅读全文
摘要：
简而言之，因为你的主要任务是选择一个学习算法并用一些数据进行训练，会导致错误的两件事就是“错误的算法”和“错误的数据”。我们从错误的数据开始。 训练数据量不足 要让一个蹒跚学步的孩子知道什么是苹果，需要做的就是指着一个苹果说“苹果”（可能需要重复这个过程几次）。现在这个孩子就能认识所有形状和颜色的苹 阅读全文
摘要：
什么是机器学习？ 广义概念： 机器学习是让计算机具有学习的能力，无需明确的编程 —— 亚瑟·萨缪尔，1959 工程概念： 计算机程序利用经验 E 学习任务 T，性能是 P，如果针对任务 T 的性能 P 随着经验 E 不断增长，则称为机器学习。 —— 汤姆·米切尔，1997 机器学习系统的类型 机器学 阅读全文