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学习地址:
https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
米那桑,本来最初启动的时候,我是准备把每个chapter里涉及的知识点梳理出来作为学习笔记的,也算是功德一件。燃鹅,当我打开第一章框架处理的时候,才发现Google已经做了梳理,有种把饭做好喂到嘴边的感觉。
第一章节长这个样子
有两个建议:
在开始之前,先查一下监督式机器学习的概念,这个和监督熊孩子学习完全不是一回事。
《机器如何学习?5分钟弄懂监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习》
http://www.sohu.com/a/150444351_697750
原文中有生动案例有助于理解。这里简单摘录几个概念的要点:
监督学习是用正确答案已知的例子来训练神经网络,也就是用标记过的数据。
无监督学习中使用的数据是没有标记过的,即不知道输入数据对应的输出结果是什么。无监督学习只能默默的读取数据,自己寻找数据的模型和规律。
半监督学习训练中使用的数据,只有一小部分是标记过的,而大部分是没有标记的。因此和监督学习相比,半监督学习的成本较低,但是又能达到较高的准确度。
强化学习也是使用未标记的数据,但是可以通过某种方法知道你是离正确答案越来越近还是越来越远。
课件过程中涉及线性回归、矢量、离散值这几个概念,如果不理解的话,问度娘即可,还是比较简单的。
视频结束之后,最好对照文字版和术语库再看了一遍加深理解。然后不看答案思考一下应用题,进一步理解“特征,标签”和“x, y”函数的对应关系。
这个章节不难,Google也做得非常贴心,相信你也可以的,赶快试试吧~!
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