機器學習視頻筆記

E T P 任務t，經驗e，機率p。e/t=p。t必定，p值隨e值增長而增長。就是愈來愈聰明。

監督學習：教給計算機學習。非監督學習：計算機本身學習。

用學習算法，有意義的用學習算法。明確值不值得作。創建，設計。

監督學習：預測。直線、二次曲線與多項式曲線擬合的比較。房屋價格的預測，估價。 目的是根據現有的正確答案，找出更多的正確答案。標明瞭正本和負本。

regression迴歸問題。設法預測連續值的屬性。連續的輸出值。

classification分類問題：設法預測一個離散的輸出值。0 1 2 3等

用來判斷的依據：特徵值。多個特徵，多維空間。向量機 支持無窮多的特徵處理。

非監督學習：數據沒有屬性和標籤，只是一個數據集。尋找其中的某種結構。聚合結構。

聚類算法：搜索引擎提供的結果中的類似頁面。彙集。兩我的距離麥克風遠近不一樣，so記錄下的聲音大小不一樣，雞尾酒會算法就能分離出來這兩個疊加到一塊兒的聲音。直觀。 [W,s,v] = svd((repmat(sum(x.x,1),size(x,1),1).x)*x');好複雜。svd是奇異值分解，就是解線性方程的慣例， 先在Octave中寫個程序原型。代碼簡潔，易於理解，執行速度快。學習開發快。肯定算法可用後纔開始遷移到其餘環境。靠譜。搞笑。

安裝octave參考文章http://blog.csdn.net/langhailove_2008/article/details/55552840 聽說很挑環境。docker下個centos再安裝octave。rpm命令是RPM軟件包的管理工具。參考文章http://man.linuxde.net/rpm。更新軟件包rpm -Uvh http://mirror.math.princeton.edu/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm。centos使用yum安裝軟件，yum install octave等一會就安好了。把安好的容器製做成鏡像，蠻好的。docker commit -m "Added octave" -a "Docker Newbee" 6cba8566a831 centos/octave:v1能看到建立的鏡像。octive是exit退出。docker exec -it 30c /bin/bash

線性迴歸算法：