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【Udacity笔记】What is Machine Learning?
阅读量:5859 次
发布时间:2019-06-19

本文共 754 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Teaching computers to learn to perform tasks from past experiences(recorded data)

一、Decision Tree(决策树)

——Example:for recommend app

二、Naive Bayes Algorithm(朴素贝叶斯)

——Example:for detecting Spam e-mails(垃圾邮件)

三、Gradient descent(梯度下降)

——Example:Minimize the Error

四、Linear Regression(线性回归)

——Example:Price of a house

五、(对数几率回归)

Logistic Regression(逻辑回归)

Log loss function (对数损失函数)——代表错误数目

——

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最小化误差函数——结合梯度下降算法

爬山——每一步都走梯度下降最快的(误差减小更多)

六、Support Vector Machine(支持向量机SVM)

  • Cutting data with style
  • Support——靠近边界的点被称为支撑(support)

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七、Kernel Trick(核函数)

  • when a line is not enough
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    1143923-20170908180057132-1824153503.jpg
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八、Neural Network(神经网络)

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九、类比忍者

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十、K均值聚类(K-Means Clustering)

  • Example pizza parlors
  • 需要预知最后分成几组

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十一、层次聚类(Hierarchical Clustering)

  • 无需预知最后聚类数目

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阶段总结

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转载于:https://www.cnblogs.com/Neo007/p/7495840.html

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