吴恩达机器学习（0）

在参加一个比赛的过程中，接触到了目标检测，了解了主流的目标检测算法R-CNN、FAST-RCNN、YOLO系列以及SSD，并且参加比赛的过程中看了源代码也因此学习了tensorflow框架。但在深入学习的时候发现缺少了一些机器学习以及深度学习的基础知识，于是打算学习一下吴恩达机器学习以及 吴恩达deeplearning.ai。因为是看视频学习，希望借助记录笔记加深印象也为以后复习做准备。

1. 机器学习的定义

         

 

      这是Arthur在1959年将机器学习定义为：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。

      

       这是Tom Mitchell在1998年将机器学习重新定义为：计算机程序从经验E中学习解决一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高。
        2、监督学习

         监督学习是指给机器一定的训练集，训练集里每个元素都有相应的正确标签。让机器学习这些训练集，来训练出可以达到预期相应的正确标签的模型，也就是说给定机器学习的目标，让机器自己去学习。
         举个例子：假设你要预测房价，你收集了房价信息，并绘制了数据集，就像这样：

       

       3、无监督学习

        只告诉算法这是数据，不标注数据的类型、分类，也就是不对数据加注标签，让算法自己去寻找结构模型。