斯坦福机器学习 Lecture1 (机器学习,监督学习、回归问题、分类问题定义)

https://www.bilibili.com/video/BV1JE411w7Ub?p=1\&vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600

笔记如下

机器学习的定义:不需要明确编程就能让计算机去学习做某件事情

另一个定义

什么是监督学习?

给定一组 (x,y) 样本,学习一个 x->y 映射,接着用这个映射去预测新的 x 的 y,这就是监督学习

回归问题:要预测的 y 的值是连续的

分类问题:要预测的 y 的值是离散的

TODO:here

相关推荐
FII工业富联科技服务7 小时前
Omniverse + Isaac Teleop + 合成数据:工业富联机器人大脑训练+执行落地闭环拆解
大数据·人工智能·深度学习·机器学习·机器人·制造·具身智能
罗西的思考10 小时前
DreamZero 与 DreamDojo:世界模型与策略的分层协同综合分析与对比
人工智能·算法·机器学习
长江后浪博客11 小时前
YOLO目标检测模型调参入门:从训练参数到检测效果优化
yolo·目标检测·机器学习·yolov8·模型调参
一枚爱吃大蒜的程序员12 小时前
CSDN文章-注意力约束QLoRA教育大模型微调
人工智能·机器学习·语言模型·qlora·大模型微调·注意力约束
姜穆澜15 小时前
机器学习实战指南:从算法原理到工程落地
人工智能·算法·机器学习
月华路18 小时前
《模型不玄学》第20章 两种评估视角
人工智能·算法·机器学习
xxwl58518 小时前
高斯消元法异或版
人工智能·算法·机器学习
zzzll111119 小时前
RAG(检索增强生成)会不会消亡?
人工智能·深度学习·机器学习
雷焰财经19 小时前
美国推动“轻监管”AI路线:AI发展的速度与安全边界将如何平衡?
人工智能·安全·机器学习
等一朵映山红19 小时前
网格搜索、随机搜索与贝叶斯优化:超参数优化方法的系统性比较
人工智能·机器学习