文件名称：machine-learning-introduction:学习ML时只是随机笔记
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更新时间：2024-04-09 17:44:36
机器学习介绍 在学习ML时只是随机注释。 材料 理论 该存储库包含由Andrew Ng教授教授的机器学习在线课程的编程作业的python版本。这也许是最受欢迎的在线机器学习入门课程。除了受欢迎之外，它还是任何有兴趣的学生可以上的最好的机器学习课程之一，以开始机器学习。此类的一个不幸方面是编程分配是在MATLAB或OCTAVE中进行的，这可能是因为此类是在python成为机器学习中的通用语言之前进行的。 实际应用 支援网站 参考 去做 监督学习 在监督学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道我们正确的输出应该是什么样子，并且认为输入和输出之间存在关系。 监督学习问题分为“回归”和“分类”问题。 在回归问题中，我们试图预测连续输出中的结果，这意味着我们试图将输入变量映射到某个连续函数。 在分类问题中，我们改为尝试预测离散输出中的结果。 例子1 给定有关房地产市场上房屋大小的数据，请尝试预测其
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