Andrew Ng机器学习课后笔记---（一）

1.监督学习

       从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。监督学习就是最常见的分类问题，通过 已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优表示某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。也就具有了对未知数据分类的能力。监督学习的目标往往是让计算机去学习我们已经创建好的分类系统。
       监督学习是训练神经网络和决策树的常见技术。这两种技术高度依赖事先确定的分类系统给出的信息，对于神经网络，分类系统利用信息判断网络的错误，然后不断调整网咯参数。对于决策树，分类系统用它来判断哪些属性提供了更多的信息。常见的监督学习算法：回归分析和统计分类。最典型的算法是KNN和SVM。

2.无监督学习

       输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集体进行分类，试图使类内差距最小化，类间差距最大化。通俗点就是实际应用中，不少情况下无法预先知道样本的标签，也就是说没有训练样本对应的类别，因而只能从原先没有样本标签的样本集开始学习分类器设计。
       非监督学习目标不是告诉计算机怎么做，而是让计算机自己去学习怎样做事情。非监督学习有两种思路。第一种思路是在指导Agent时不为其指定明确分类，而是在成功时，采用某种形式的激励制度。需要注意的是，这类训练通常会置于决策问题的框架里，因为它的目标不是为了产生一个分类系统，而是做出最大回报的决定，这种思路很好的概括了现实世界，agent可以对正确的行为做出激励，而对错误行为做出惩罚。
无监督学习的方法分为两大类：
1.一类为基于概率密度函数估计的直接方法：指设法找到各类别在特征空间的分布参数，再进行分类。
2.另一类是称为基于样本间相似性度量的简洁聚类方法：其原理是设法定出不同类别的核心或初始内核，然后依据样本和核心之间的相似度量将样本聚集成不同的类别。
利用聚类结果，可以提取数据集中隐藏信息，对未来数据进行分类和预测。应用于数据挖掘，模式识别，图像处理等。

3.代价函数

       简单理解，代价函数也就是通常建立的能量方程的一种，在机器学习中用来衡量预测值和真实值之间的误差，越小越好。一般来说一个函数有解析解和数值解，解析解就是我们数学上可以用公式算出来的解，数值解释一种近似解，在解析解不存在或者工程实现比较复杂的时候，用例如梯度下降这些方法，迭代得到一个效果还可以接受的解。所以要求代价函数对参数可微。为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数，用于找到最优解的目标函数。
文章参考

最后

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