用结构创造深度学习——李宏毅《深度学习》机器学习基础笔记

李宏毅《深度学习》课程学习笔记——机器学习基础

机器学习作为人工智能领域的一个分支，受到了越来越多的关注。李宏毅《深度学习》课程是一门非常受欢迎的机器学习课程，在课程中，李宏毅教授将从机器学习的基础知识讲起，逐步深入到深度学习的原理和应用。本文是对李宏毅《深度学习》课程中机器学习基础知识的学习笔记，希望能对大家学习机器学习有所帮助。

机器学习简介

机器学习是一门让计算机能够从数据中自动学习并改进的方法。机器学习算法可以学习数据的统计规律，并利用这些规律对新数据进行预测或分类。机器学习算法在许多领域都有着广泛的应用，如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统、机器翻译等。

机器学习的三种主要学习方法

监督学习

监督学习是最常见的一种机器学习方法。在监督学习中，我们有一组已知的输入和输出数据，机器学习算法的任务是学习这些数据的映射关系，以便能够对新的输入数据预测相应的输出。例如，我们可以使用监督学习算法来训练一个图像识别模型，该模型可以学习一组已知图像的标签，以便能够对新的图像进行分类。

无监督学习

无监督学习与监督学习不同，在无监督学习中，我们只有一组未标记的输入数据，机器学习算法的任务是学习这些数据的内部结构或模式。例如，我们可以使用无监督学习算法来训练一个聚类算法，该算法可以将一组未标记的数据点分为不同的簇，以便能够对数据进行分类。

强化学习

强化学习是另一种机器学习方法，在强化学习中，机器学习算法通过与环境的交互来学习。机器学习算法在环境中执行动作，并根据动作的结果获得奖励或惩罚。机器学习算法的任务是学习如何在环境中采取行动以最大化奖励。例如，我们可以使用强化学习算法来训练一个机器人，该机器人可以学习如何在环境中行走或拾取物体。

常见机器学习算法

线性回归

线性回归是一种简单的监督学习算法，可以用于预测连续值。线性回归算法通过拟合一条直线来学习数据的分布，并利用这条直线对新的输入数据进行预测。

逻辑回归

逻辑回归是一种简单的监督学习算法，可以用于预测二分类问题。逻辑回归算法通过拟合一条sigmoid曲线来学习数据的分布，并利用这条sigmoid曲线对新的输入数据进行分类。

决策树

决策树是一种简单的监督学习算法，可以用于预测分类问题。决策树算法通过构建一个决策树来学习数据的分布，并利用这个决策树对新的输入数据进行分类。

支持向量机

支持向量机是一种有效的监督学习算法，可以用于预测分类问题。支持向量机算法通过寻找一个超平面来学习数据的分布，并利用这个超平面对新的输入数据进行分类。

神经网络

神经网络是一种强大的机器学习算法，可以用于解决各种各样的问题。神经网络算法通过模拟人脑的神经元来学习数据的分布，并利用这些神经元对新的输入数据进行预测或分类。

结语

本文对李宏毅《深度学习》课程中机器学习基础知识进行了梳理和总结。希望通过本文的学习，能够帮助大家对机器学习有一个更加深入的了解。