吴恩达机器学习笔记(一)

什么是机器学习？

即使是在机器学习从业者中，也没有对机器学习的统一定义。下面说说一些现有的机器学习定义。

1.Arthur Samuel对机器学习的定义：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。（比较不正式，也比较陈旧）

（Samuwl成名是在1950年代，他编写了一个跳棋游戏程序，惊讶的是他本人并不是一个玩跳棋的高手，他所做的是使程序自己对弈几万次，通过观察哪些布局容易赢、哪些布局容易输，一段时间后，跳棋程序就学到了什么是好的布局、什么是不好的布局，最终程序学会了玩跳棋，并比Samuel玩得好，因为比起人，计算机更有耐心来对弈这么多局，获得丰富的跳棋经验）

2.一个更新的定义，由TomMitchell提出：计算机程序从经验E中学习解决某一任务T进行某一性能度量指标P,通过P测定在T上面的表现因经验E而提高。

（对于跳棋游戏而言，经验E就是程序与自己下几万次跳棋，任务T就是下跳棋，性能度量P就是与新对手玩跳棋时赢得概率）

一个检测你之前有没有学懂得问题

我们将学到各种不同类型得学习算法，最主要得两类是监督学习和无监督学习。其他有：强化学习、推荐系统
简单而言，监督学习就是我们会教计算机做某件事情，而在无监督学习中，我们让计算机自己学习。强化学习和推荐系统我们以后会说。