吴恩达机器学习笔记：监督与无监督学习详解

吴恩达的机器学习课程笔记涵盖了机器学习的基础概念和发展历史。早期，Arthur Samuel（1959年）将机器学习定义为计算机在无明确指令下自我学习的能力，而Tom Mitchell（1998年）则进一步阐述为程序通过经验和反馈改进执行任务的能力。机器学习的核心分为监督学习和无监督学习两大类。 监督学习是机器学习的基石，它依赖于有标签的数据集进行训练，目标是预测未知数据的标签。常见的监督学习算法包括KNN、朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林和神经网络（如BP）。这些算法广泛应用于垃圾邮件分类、心脏病预测等场景，通过不断调整模型参数以提高预测准确性。 在无监督学习中，数据集没有预先提供的标签，算法需要自行发现数据的内在结构和规律。无监督学习的应用包括降维技术，如主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)，它们可以减少数据的复杂性，便于数据分析和可视化。聚类算法，如K均值和层次聚类，是无监督学习的重要组成部分，用于发现数据中的自然群组，帮助揭示数据的内在组织。此外，异常检测也是无监督学习的应用之一，通过识别数据集中的异常值或异常模式，可以应用于金融监控和网络安全等领域，提升系统的稳定性和安全性。 吴恩达的机器学习自做笔记强调了学习过程中理论与实践相结合的重要性，无论是监督还是无监督学习，都要求学习者理解和掌握如何有效地从数据中提取有价值的信息，并将其转化为实际问题的解决方案。