监督学习&非监督学习

监督学习 1 - 3 - Supervised Learning 

在监督学习中，数据集中的每个例子，算法将预测得到例子的“”正确答案“”，像房子的价格，或者溜是恶性的还是良性的。

 

回归

 

回归的目标是预测一个连续的输出值

 

分类

 

分类的目标是预测离散的输出值

 

 

非监督学习 1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min)

 聚类

 

无监督学习，她是一种学习机制，你给算法大量数据，要求它找出数据中蕴含的类型结构，

 

线性回归

 

线性回归是一个变量，y=ax+b;这种模式是单变量回归　。单因素是仅仅是一个奇特方式的变量 

 

 

线性代数基本概念

A* B != B*A

A+B =B+A

单位矩阵的概念

矩阵的逆矩阵---对应的导数--

  A*(A-1) =I   I为单位矩阵

                  A* (1/A) =1

 

逆矩阵必须是方阵，不能都为0,注意

 

转置矩阵