用代码实现解析解的方式求解_梯度下降法思路_导函数有什么用_接23节---人工智能工作笔记0026
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然后接着23节,我们还是继续,走人工智能的主线,先把整体的人工智能的内容学习一遍,然后再去回去看数学知识更有目的性.
然后首先来回顾一下,这里机器学习,其实人工智能做的就是拟人对吧,拟人的话,这里 分为有监督的机器学习,就是说包含x,y 两个参数:
其实就是y=ax+b 因为输入的数据,要首先,用一批x,和x对应的y值,输入系统,然后进行训练,因为有x,并且告诉了找个x对应的正确的y值
所以被称为是有监督的学习.
那么有监督的学习用来,包括了,两类问题:用来解决两类问题:
分类问题
和回归问题,其中分类问题,他的对应的y=ax+b 这里的y的值,其实就是0,1,2,3...代表是分类号对吧,一种输出值,就代表了一个种类
然后回归问题,其实就是正无穷到负无穷的问题对吧,因为需要正态分布,来输入很多数据进行训练,所以x,y 的输入,就是需要输入很多
真实数据进行训练.也就是正无穷到负无穷问题.
然后这里的无监督学习,就是,就可以分为两类问题,一个是聚类问题,一个就是降维问题,那么这类问题,就是
输入的话,只有x数据,没有y数据,他只会根据输入的x,来进行聚类或者说是降维.
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