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內容簡介

詳細資料

一、機器學習的定義：電腦程式從經驗E中學習，解決某一任務T，進行某一性能度量P。因為E使得在T上的表現P有所提高。 ... 二、監督學習 ( supervised learning ) ： 例1. 房價預測 ... 給算法一個數據集，其中包含了正確答案，在房價預測中表示，有一個房價的數據集，這個數據集中的每個樣本都有「正確」已知的價格，算法的目的就是為了給出更多的「正確」答案。 專業來說，這一類問題稱為回歸問題（ regression ），回歸問題指要預測連續的數值輸出，在房價預測中，一個房子的實際價格是一個離散值，但是房價的可能的值是一個連續值，即設法預測連續值的屬性。 例2. 判斷腫瘤的良性或惡性 ... 有一個數據集，藍色X尺寸的腫瘤是良性，紅色X尺寸的腫瘤是惡性，那麼判斷紫色箭頭尺寸的腫瘤是良性還是惡性，或良性的機率和惡性的機率。 這是一個分類問題（ classification ），分類問題是指設法預測一個離散值輸出，0或1，良性或惡性，當然也可能不止兩類，有多種類型。 上圖中有0和1表示良性和惡性，也可以換一種標記，用O和X表示良性和惡性。 藍色O表示良性，紅色X表示惡性。 ... 另外，往往真實的數據集不止一個特徵，比如下圖有兩個特徵：年齡和腫瘤尺寸，然後算法會擬合曲線將良性和惡性分開，然後看紫色的要預測的病人很可能是屬於藍色的一種，即良性。 ... 除這些特徵外，還可以有很多特徵，比如腫瘤厚度、腫瘤細胞大小均勻性、腫瘤細胞形狀均勻性等等。有的學習問題可能要處理無窮多的特徵。比如支持向量機算法可以處理無窮多的算法。 Supervised Learning：「right answers」 given Regression：predict continuous valued output（such as price） Classification：discrete valued output （ 0 or 1 ) 三、無監督學習 ( unsupervised learning ) ： 監督學習的數據都有明確區分的標籤： ... 非監督學習的數據集都有相同的標籤或者都沒有標籤，然後算法對這個數據集進行聚類，下圖分為了兩簇。 ... 微信公眾號：BioLearner

文章來源取自於：

壹讀 https://read01.com/2KMRRDE.html

博客來 https://www.books.com.tw/exep/assp.php/888words/products/0010661876

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