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机器学习配套W记 PDF 下蝲
相关截图Q?/strong>
 主要内容Q?/strong> 1.3 监督学习
在这D视频中Q我要定义可能是最常见一U机器学习问题：那就是监督学习。我在?/span>
面正式定义监督学习?/span>
我们用一个例子介l什么是监督学习把正式的定义攑֜后面介绍。假如说你想预测房h(hun)?/span>
前阵子，一个学生从波特C勒冈州的研究所攉了一些房L数据。你把这些数据画
出来Q看h是这个样子：横u表示房子的面U，单位是^方英，Uu表示房h(hun)Q单位是
千美元。那Zq组数据Q假如你有一个朋友，他有一?nbsp;750 qx英尺房子Q现在他希望?/span>
房子卖掉Q他想知道这房子能卖多少钱?/span>
那么关于q个问题Q机器学习算法将会怎么帮助你呢Q?/span>
我们应用学习法Q可以在q组数据中画一条直U，或者换句话_拟合一条直U，?/span>
据这条线我们可以推测出，q套房子可能?/span>$150,000Q当然这不是唯一的算法。可能还有更
好的Q比如我们不用直U拟合这些数据，用二ơ方E去拟合可能效果会更好。根据二ơ方E?/span>
的曲U，我们可以从这个点推测出，q套房子能卖接近$200,000。稍后我们将讨论如何选择
学习法Q如何决定用直线q是二次方程来拟合。两个方案中有一个能让你朋友的房子出?/span>
得更合理。这些都是学习算法里面很好的例子。以上就是监督学习的例子?/span>
可以看出Q监督学习指的就是我们给学习法一个数据集。这个数据集?/span>“正确{案”l?/span>
成。在房h(hun)的例子中Q我们给了一pd房子的数据，我们l定数据集中每个h的正h(hun)|
卛_们实际的售h(hun)然后q用学习法Q算出更多的正确{案。比如你朋友那个新房子的h?/span>
用术语来Ԍq叫做回归问题。我们试着推测Z个连l值的l果Q即房子的h(hun)根{?/span>
一般房子的h会记到美分，所以房价实际上是一pdL的|但是我们通常又把?/span>
L成实敎ͼ看成是标量，所以又把它看成一个连l的数倹{?/span>
回归q个词的意思是Q我们在试着推测一pdq箋值属性?/span>
我再丑֏外一个监督学习的例子。我和一些朋友之前研I过q个。假设说你想通过查看
病历来推^腺癌良性与否，假如有h出乌肿瘤Q恶性肿瘤有宛_ƈ且十分危险，而良
性的肿瘤危害没那么大，所以h们显然会很在意这个问题?/span>
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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| Java1234官方?5Q?/td> | 838462530 |
苏公|安?32061202001004?/p>
