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1. 预备知识以及工具

1.1需要的语言以及工具

本文的使用课程是基于。在此视频中较为推荐的是和两个平台，相较于大众的C与Java等语言有较好的支持性，由于视频年份较为久远，暂时未提及python语言，故是否python语言更好我还不得而知。

1.2需要的相关知识储备

• 基础数据结构（具备熟知以及运用二叉树，链表，图等）
• 概率论
• 线代
• 高数

2. 监督学习与非监督学习

2.1监督学习的基本概念

• 从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。
• 监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标
• 训练集中的目标是由人标注的。
• 最广泛被使用的分类器有人工神经网络、支持向量机、近期邻居法、高斯混合模型、朴素贝叶斯方法、决策树和径向基函数分类。
• 最广泛被使用的回归：线性回归，神经网络

总结：监督学习就是最常见的分类（注意和聚类区分）问题，通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优表示某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。也就具有了对未知数据分类的能力。监督学习的目标往往是让计算机去学习我们已经创建好的分类系统（模型）。

监督学习是训练神经网络和决策树的常见技术。这两种技术高度依赖事先确定的分类系统给出的信息，对于神经网络，分类系统利用信息判断网络的错误，然后不断调整网络参数。对于决策树，分类系统用它来判断哪些属性提供了最多的信息。

常见的有监督学习算法：回归分析和统计分类。

2.2无监督学习的基本概念

• 输入数据没有被标记，也没有确定的结果。
• 样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，clustering）试图使类内差距最小化，类间差距最大化。
• 无法预先知道样本的标签，也就是说没有训练样本对应的类别，因而只能从原先没有样本标签的样本集开始学习分类器设计。

总结：非监督学习目标不是告诉计算机怎么做，而是让它（计算机）自己去学习怎样做事情。非监督学习有两种思路。第一种思路是在指导Agent时不为其指定明确分类，而是在成功时，采用某种形式的激励制度。需要注意的是，这类训练通常会置于决策问题的框架里，因为它的目标不是为了产生一个分类系统，而是做出最大回报的决定，这种思路很好的概括了现实世界，agent可以对正确的行为做出激励，而对错误行为做出惩罚。

利用聚类结果，可以提取数据集中隐藏信息，对未来数据进行分类和预测。应用于数据挖掘，模式识别，图像处理等。

无监督学习的方法分为两大类：

• 一类为基于概率密度函数估计的直接方法：指设法找到各类别在特征空间的分布参数，再进行分类。
• 另一类是称为基于样本间相似性度量的简洁聚类方法：其原理是设法定出不同类别的核心或初始内核，然后依据样本与核心之间的相似性度量将样本聚集成不同的类别。

2.3监督学习与无监督学习的比较

• 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。
• 有监督学习的方法就是识别事物，识别的结果表现在给待识别数据加上了标签。因此训练样本集必须由带标签的样本组成。而非监督学习方法只有要分析的数据集的本身，预先没有什么标签。如果发现数据集呈现某种聚集性，则可按自然的聚集性分类，但不予以某种预先分类标签对上号为目的。
• 非监督学习方法在寻找数据集中的规律性，这种规律性并不一定要达到划分数据集的目的，也就是说不一定要“分类”。（这一点是比有监督学习方法的用途要广。譬如分析一堆数据的主分量，或分析数据集有什么特点都可以归于非监督学习方法的范畴）
• 用非监督学习方法分析数据集的主分量与用K-L变换计算数据集的主分量又有区别。后者从方法上讲不是学习方法。因此用K-L变换找主分量不属于无监督学习方法，即方法上不是。而通过学习逐渐找到规律性这体现了学习方法这一点。在人工神经元网络中寻找主分量的方法属于无监督学习方法。（还未实践，尚不明确）

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