Em 11.06

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The first step in many machine learning algorithms is to obtain labeled training data. In our example, this means getting a large number of images of fruit each labeled as either being an apple or an orange.

From these images, we can extract the color and size information and then see how they correlate with being an apple or an orange.

For example, graphing our labeled training data might look like something this:. We want our algorithm to learn these types of patterns.

For this particular problem, our goal is to create an algorithm that draws a line between the two labeled groups, called a decision boundary.

The simplest decision boundary for our data might look something like this:. Just a straight line between the apples and the oranges.

However, much more complicated machine learning algorithms may end up drawing much more complicated decision boundaries such as this:. In other words, by giving our algorithm examples of apples and oranges to learn from, it can generalize its experience to images of apples and oranges that it has never encountered before.

For instance, if we were given an image of a fruit, represented by the blue X below, we could classify it as an orange based on the decision boundary we drew:.

This is the power of machine learning. Of course, distinguishing between apples and oranges is quite a mundane task. However, we can apply this strategy to much more exciting problems, such as classifying tumors as malignant or benign, marking emails as spam or not spam, or analyzing fingerprints for security systems.

This type of machine learning—drawing lines to separate data—is just one subfield of machine learning, called classification.

Another subfield, called regression, is all about drawing lines that describe data. Say we have some labeled training data.

If we visualize the information as a graph, it looks like this:. Notice that although there is some variation in the data in other words, each data point is a bit scattered , there is also a pattern: We want our algorithm to find and use this pattern to predict house prices based on house size.

Just by looking at the training data intuitively we can see that there is a diagonal strip in the graph that most houses seem to land on.

We can generalize this idea and say that all houses will have a high probability of being on the diagonal cluster of data points.

For example, there is a pretty high chance of a house being at the green X in the graph below and a pretty low chance that a house would be at the red X in the graph below.

Now we can generalize even more and ask, for any given square footage, how much will a house be worth? Of course, it would be very hard to get an exact answer.

However, an approximate answer is much easier to get. To do this, we draw a line through the cluster of data, as close as possible to each data point.

This line, called a predictor , predicts the price of a house from its square footage. For any point on the predictor, there is a high chance that a house of that square footage has that price.

It can be any type of function, or model, you can imagine—quadratic, sinusoidal, and even arbitrary functions will work.

Looking back at our model for house price we could ask: Hieronder het speelschema ingedeeld per groep. Wil je liever een ander overzicht hebben van alle wedstrijden op het EK , bijvoorbeeld gesorteerd op datum of alle wedstrijden per speelstad?

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5 thoughts on “Em 11.06”

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