[機器學習] Supervised and Unsupervised Learning (監督學習與非監督學習) -Week 1-1

第一週 - From Stanford’s coursera

• Machine Learning
  • Supervised Learning
    • Regression
    • Classification
  • Unsupervised Learning
    • Clustering
    • Cocktail Party Algorithm

Machine Learning (機器學習)

• 定義：

  1. Arthur Samuel: the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
  2. Tom Mitchell: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
  • 以西洋棋為例：
    E = 經驗值，下棋的經驗
    T = 任務，下棋
    P = 預測值，會贏的機率
  • 自己的想法，賭馬(生活中的人類學習)：
    E = 經驗值，馬比賽的經驗
    T = 任務，跑
    P = 預測值，馬會贏的機率

• 分類：

  • Supervised Learning (監督學習)
  • Unsupervised Learning (非監督學習)

Supervised Learning (監督學習)

• 定義：輸入和輸出之間存在某一種關係(模式)。

• 分類：

  1. Regression(回歸)

  • eg. 房子坪數與價格之x與y軸關係 (某種線性關係or函數關係)。
    【輸入】坪數，經過計算【處理】，可以【輸出】預測得到房價

  2. Classification(分類)

  • eg. 良性腫瘤為0，惡性腫瘤為1，年紀與腫瘤關係。 預測該年紀與腫瘤的是否為良性或惡性。
    【輸入】年紀，經過計算【處理】，【輸出】預測腫瘤是否為良性或惡性
    

Unsupervised Learning (非監督學習)

• 定義：【輸入】數據，需從數據導出處理與結果分群(依據不同變量，找出相似或相關的群)。

• 分類：

  1. Clustering

  • 如下，【輸入】以下的值，經過【處理】，【輸出】判斷分兩群。
    

  2. Non-clustering (Cocktail Party Algorithm)

  • 在混亂的環境中找到結構。eg. 在宴會上識別出AB兩種聲音與內容。
    【輸入】A聲+B聲+宴會音樂+雜音，經過【處理】，【輸出】純A聲、純B聲、宴會音樂

小小迷之聲：
覺得 Unsupervised Learning 是通靈法，自己分群就算了，還不知道分的群符不符合對方的口味。
就好比老闆要數據分析，卻也不講橫軸縱軸要甚麼，然後自己通靈，給出分析結果後，可能會被痛批一堆(輸出結果不如預期)。但是如果說我請機器分群的，可能會被誇讚。 (誤
不過如果是請機器分群，要先來了解機器學習。才能和老闆說，我使用XXX方法得到的結果。 (誤