欢迎回来｡
到目前为止, 我一直在喋喋不休地谈论机器学习是什么,
我希望你对我们为什么有机器学习以及它为什么有用有一点了解｡
但归根结底, 我们关心机器学习的唯一原因是我们能够使用机器根据输入的数据预测结果｡
就这样了｡
现在, 这个机器学习的概念, 别担心, 我知道我们一直在讨论理论,
但我保证我们会先做一些编码练习｡
但我确实想快速谈谈你们经常看到的一些机器学习类别｡
记住我说过的, 机器学习只是基于输入的数据来预测结果,
所有这些子类都是这样做的｡
例如, 我们有监督学习的概念｡
这是机器学习的一个子集｡
在这种监督学习中｡
我们收到的数据已经有了分类｡
把它想象成一个带有行和列标签的CSV文件｡
我们有标记的数据和标记的测试数据｡
所以我们知道我们的函数是对还是错｡
所以在监督学习的情况下, 我们可以做一些分类的事情来决定, 这是一个苹果还是一对？
机器学习模型简单地画一条线来决定, 嘿, 这是一个苹果, 这是一对｡
或者我们可以做一些所谓的回归, 而不是基于输入的分类｡
例如, 预测股票价格｡
另一种使用监督学习的方法是, 例如, 根据输入,
根据经验年限, 根据年龄, 居住地, 电脑类型来雇佣工程师｡
所有这些被标记的输入都可以用在一个监督学习系统中来决定, 我应该雇佣这个工程师还是不应该？
有时候我们的数据没有标签, 这被称为无监督学习｡
同样, 可以将其视为一个没有列名标签的CSV文件｡
有时, 对于集群之类的事情, 我们需要创建这些组, 或者至少需要创建这些组的计算机｡
例如, 我们给予它一堆数据点, 然后机器决定, 哦, 这是一组,
这是一组, 这是一组｡
或者我们可以有类似于关联规则学习的东西, 我们把不同的东西联系起来, 来预测当群体不存在的时候,
顾客将来可能会买什么｡
我们称之为无监督学习｡
我们可以告诉机器它们是对的还是错的, 就像我们在做苹果和梨的比较时一样, 因为没有真正的类别｡
但我们让机器为我们创造这些类别｡
最后, 我们有了强化学习的概念, 强化学习非常有趣,
因为它是通过反复试验, 通过奖励和惩罚来教授机器｡
所以程序只是通过玩几百万次来学习一个游戏, 直到, 嗯, 它得到最高分｡
它一开始不知道自己在做什么, 但后来它试图最大化得分, 最终发现,
嘿, 也许我应该试着把球移到球来的地方.
这在技能获取或真实的学习中很常见, 在玩视频游戏的机器学习程序中也很常见｡
现在, 我将链接到一个资源,
这样您就可以更深入地了解这些主题, 实际上, 我们将对此进行更多的讨论, 并在完成一些练习后更好地理解它们｡
但这里的想法是, 机器学习有不同的类别和不同的方式来完成它的目标｡
像神经网络, 决策树, 支持向量机,
k近邻, 这些都是简单的算法, 这些算法和这些子领域一起使用, 以得到这些预测｡
但请记住, 关键的是, 所有这些,
他们所做的是试图从之前的数据中学习和预测一些东西｡
下次见｡
再见｡