ch19.Rmd

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title: "機器學習簡介"
author: "郭耀仁"
date: "`r Sys.Date()`"
output: slidy_presentation
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```

## 機器學習的定位

![](https://ingomierswacom.files.wordpress.com/2017/04/ai_ml_dl.jpg?w=676)

Source: [rapidminer](https://rapidminer.com/artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning/)

## 定義機器學習

[Arthur Samuel](https://en.wikipedia.org/wiki/Arthur_Samuel)

> The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

## 定義機器學習（2）

[Tom Mitchell](http://www.cs.cmu.edu/~tom/)

> 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.

## 定義機器學習（3）

[林軒田](http://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/)

> 我們從小是怎麼樣辨認一棵樹的，是爸爸媽媽告訴我們一百條規則來定義嗎？其實不是的，很大一部分是透過我們自己的觀察很多的樹與不是樹之後，得到並且內化了辨認一棵樹的技巧，機器學習想要做的就是一樣的事情。

## 機器學習的種類

- 監督式學習（Supervised Learning）：具有目標變數的 Labeled data
    - Gmail 會幫你分類郵件
    - [Jin Yang's Hot Dog Claasifier](https://youtu.be/ACmydtFDTGs)
- 非監督式學習（Unsupervised Learning）：沒有目標變數的 Unlabeled data
    - 將客戶分成不同的 Segments
    - 降維時所使用的主成份分析

## 機器學習的種類（2）

- 監督式學習（Supervised Learning）
    - 迴歸問題：目標變數是連續型（數值），像是股價、氣溫、匯率、房價...等
    - 分類問題：目標變數是離散型（類別），像是垃圾郵件/非垃圾郵件、熱狗/非熱狗...等