"谷歌机器学习课程：探索基本术语和框架"

机器学习是一种通过大量数据来推断并进行预测的技术。谷歌的机器学习课程为学习者提供了学习机器学习的基础知识和技术方法。在课程的附录中，有关于语法检测、人脸识别等机器学习应用的代码和示例。 那么，什么是监督机器学习呢？简而言之，监督机器学习是指机器学习系统如何学习将输入组合起来，以便对从未见过的数据做出有用的预测。在监督机器学习中，我们需要明确标注我们感兴趣的东西，即标签。标签可以是各种各样的东西，比如预测小麦的未来价格、识别图片中的动物种类、理解音频剪辑的含义等。 与标签相关联的是特征，特征是输入变量，也就是用来帮助预测标签的变量。在简单的机器学习项目中，可能只使用一个特征，而复杂的项目可能会使用数百万个特征。举个例子，在垃圾邮件检测器中，可能会用到以下一些特征：电子邮件文本中的单词、寄件人地址、发送电子邮件的时间、电子邮件是否包含特定短语等。 另外, 在机器学习中，我们还会遇到训练集和测试集的概念。训练集是用来训练机器学习模型的数据集，而测试集是用来评估模型性能的数据集。通过训练集上的学习，我们的模型可以尝试学习输入特征和标签之间的关系，并对测试集中的数据进行预测。 在机器学习中，我们通常会使用算法来训练模型。算法是一组指令，告诉机器学习系统如何根据给定的训练数据进行学习。常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。 除了算法，还有一些其他的概念和技术在机器学习中被广泛应用。例如，特征缩放可以将特征值按比例缩放，以便更好地适应模型。正则化可以通过添加额外的惩罚项来控制模型的复杂性，以防止过度拟合。交叉验证可以用来评估模型在不同数据集上的表现，并选择最佳的模型参数。 总的来说，机器学习是一门非常强大和广泛应用的技术。通过大量的数据和算法，机器学习可以帮助我们从复杂的数据中提取有用的信息，并做出准确的预测。谷歌的机器学习课程提供了学习机器学习的机会，并为学习者提供了丰富的资源和实践机会。无论是从事机器学习的专业人士还是对机器学习感兴趣的初学者，这门课程都将是一个很好的选择。