机器学习的应用

01/20

最近在系统地学习斯坦福大学的机器,

共有20课,这是第一课《机器学习的动机与应用》的学习心得。

一、监督学习

特点:提供标准答案的训练数据

任务类型:回归、分类

回归:数据连续

例:根据面积预测房价

应用:

我们可以到各大房产网,爬取房屋的大小及售价价格,做一个预测房价的产品。

分类:数据离散

例:根据各种特征判断肿瘤是良性还是恶性

面对只有“是”与“否”,2种答案的问题,我们都可以应用这种方式。

应用:

我们可以想到的各种判断题,都可以做成一个产品,比如如何判断一个设计作品的好坏,一个用户是否说谎,?。

课上,还提到了支持向量机SVM ( Support Vector Machine ),可以用于特征降维。

二、无监督学习

特点:训练数据无标准答案

任务类型:聚类

如上图,是前面介绍的监督学习中的分类问题,在无监督学习中,我们不知道所提供的数据到底代表的是恶性还是良性肿瘤,可以通过聚类算法,去找到一个下图所示的结构,把问题分类,如下图所示:

例:图像像素聚类

可以得到图像的各个元素,然后,进行三维重建:

应用:

拍摄一张照片,即可在三维场景中进行浏览。

例:分离不同声音,鸡尾酒会问题

在酒会上嘈杂的环境,录下的声音,我们可以用机器学习进行声音的提取、分离。

应用:

提取电影、歌曲中的各种声音。

其中,提到了ICA算法:

独立成分分析

Independent Component Analysis

主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。

三、强化学习

如何定义好行为,跟坏行为,利用学习型算法,来尽可能地获得更多的回报和更少的惩罚。

例:

机器人领域;

网页爬取

例:学习型算法控制的直升机:

老师是这么解释的:

每当它做了错误的事情,我们就会说”坏直升机“,直升机就能从每次所得到的反馈中,学习,成长,?。

我们需要定义好如何算是”好行为“,”坏行为“:

应用:

各种机器人产品。

以上为全文内容。

原文发布于微信公众号 - 科技Mix设计Lab(Design-AI-Lab)

原文发表时间:2017-08-16

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