吴恩达机器学习教程学习笔记 （1/16）吴恩达教授（Andrew Ng）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序，以每章内容作为节点进行记录。（共16章，其中第三章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）第一章 引言（Introduction）以三个问题的形式展开：1、机器学习是什么？第一个机器学习的定义来
第一部分 序言第一节 引言首先介绍了使用机器学习（Machine Learning）技术的例子，比如网页搜索结果的排布，照片的分类和筛选垃圾邮件等。接着介绍了机器学习受欢迎的原因，即不止在人工智能领域有用，在其他的许多领域也有很大的作用。在数据挖掘领域，通过网页中大量的点击流去了解用户特征，便于更好服务；对于一些无法手动编写的程序（例如如何控制直升机起飞），可以通过机器学习，让电脑自己学会如何控制
一. 欢迎参加《机器学习》课程机器学习的应用：1.数据挖掘：更好的理解用户2.无法用编写程序解决：自动驾驶3.个性化推荐4.AI：像人类一样学习二. 什么是机器学习？机器学习定义：Arthur Samuel对机器学习的定义：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域(有些陈旧，不正式)Tom Mitchell：计算机程序从经验E中学习解决某一任务T，进行某一性能度量P，通过P测定在T上
什么是机器学习广义上：机器学习是一种能够赋予机械学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。实践意义： 机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。通俗来讲：三个基本要素：任务T、经验E和性能P。机器学习=通过经验E的改进后，机器在任务T上的性能P所度量的性能有所改进=T–>(从E中学习)–>P（提高） 监督学习 我们给算法一个数据集
本系列为吴恩达斯坦福CS229机器学习课程笔记整理，以下为笔记目录： （一）线性回归 （二）逻辑回归 （三）神经网络 （四）算法分析与优化 （五）支持向量机 （六）K-Means （七）特征降维 （八）异常检测 （九）推荐系统 （十）大规模机器学习第一章 线性回归一、ML引言学习行为，定制服务监督学习和非监督学习了解应用学习算法的实用建议
1.3 监督学习
基本思
吴恩达机器学习教程学习笔记 （10/16）吴恩达教授（Andrew Ng）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序，以每章内容作为节点进行记录。（共18章，其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）第十二章 支持向量机(Support Vector Machine)1、优化目标与逻辑回归和神经网络相
Linear Regression with Multiple VariablesEnviroment Setup InstructionSetting Up Programming Assignment EnviromentAccess MATLAB Online and Upload the Programminig Exercise Files由于电脑已经安装好matlab，所以这节略过。M
目录：???前言一、分享二、课程学习一览（章节知识点总结）1、章节目录及知识点整理2、对应章节学习笔记文章链接二、课程重点总结1、监督学习2、无监督学习3、特定的应用和话题4、构建机器学习系统的建议❤️❤️❤️忙碌的敲代码也不要忘了浪漫鸭！ ???前言二、课程学习一览（章节知识点总结）“P数字-P数字”对应视频的目录。 若需要学某一知识，看对应章节视频即可~1、章节目录及知识点整理P1-P4：介
文章目录1、机器学习2、监督学习3、无监督学习 1、机器学习定义：从任务T中学习相关经验E，衡量任务T完成度的性能P会随着E的增加而提高。 举例：跳棋游戏，程序通过自己和自己下棋从而提高自己的棋艺T ：玩跳棋E ：程序和自己下无数次跳棋的经验P ：与新对手玩跳棋时会赢的概率2、监督学习定义：我们给算法一个数据集，其中包括了正确答案，算法的目的就是给出更多的正确结果。 举例： ①预测不同面积的房子
1.非线性假设对于下图中的两类点，如果只考虑两个特性，需要使用非线性的多项式才能很好的建立一个分类模型，如：但是假如存在成百上千的相关特征，如果希望使用这些特征来构建一个非线性的多项式模型，特征组合后的数量十分惊人。比如将100个特征进行两两组合为，也存在近5000个组合，更别提为了获取更多的相关性而采取三三组合等等。多于多特征的数据，增加特征并不是一个好的选择。以汽车分类为例，汽车图片为50*5
在这门课程的开头，吴老师举了很多个机器学习的例子，比如垃圾邮件筛选，人脸识别，推荐系统以及他的直升机自主飞行实验，举了这么多个例子，其实就是想说为啥需要机器学习？？ 答：因为有些问题依靠传统的编程方法很难解决或者没法解决。比如音乐推荐系统，面对海量用户，不可能针对每个用户都写一个适合他们喜好的音乐推荐程序，所以就需要机器学习。那大概要怎么办呢？就是通过获取每个用户的音乐选择信息，然后给音乐贴上标签
笔记是根据吴恩达视频的内容所记录的，视频的地址为：https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=2&spm_id_from=pageDriver1.2 什么是机器学习 Samuel提出计算机可以学习如何观察棋局的形式来做出最好的选择来进行下棋。当时只是简单的对机器学习的定义。Tom后来做出定义，在这段话中E经验指的是程序与自己进行几万次跳棋，T
第一周一、引言1.1 欢迎1.2 机器学习是什么1.3 监督学习1.4 无监督学习二、单变量线性回归2.1 模型表示2.2 代价函数2.3 代价函数的直观理解 I2.4 代价函数的直观理解 II2.5 梯度下降2.6 梯度下降的直观理解2.7 梯度下降的线性回归2.8 接下来的内容三、线性代数回顾3.1 矩阵和向量3.2 加法和标量乘法3.3 矩阵向量乘法3.4 矩阵乘法3-5 矩阵乘法特征（1）
吴恩达机器学习笔记初学者，记录目的在于加深个人理解第一周1： 简单介绍机器学习什么是机器学习监督学习无监督学习2：单变量线性回归模型表示代价函数代价函数的直观理解梯度下降梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归3：线代简单回顾略1.1什么是机器学习目前，机器学习没有准确的定义，用Tom Mitchell 提出机器学习定义：一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验
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2023-08-03 20:58:43
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1.主要介绍了当前机器学习使用的各大场景 2.监督学习 Supervised Learning是一个机器学习中的方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（函数 / learning model），并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值（称为回归分析），或是预测一个分类标签（称作分类）。一个监督式学习者的任务在观
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2018-04-08 21:31:00
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吴恩达coursera《机器学习》第一章1-2什么是机器学习？定义： A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P,if its performance on T, as measured by P,improves w
文章目录1. 绪论：初识机器学习1.1 欢迎参加课程什么是机器学习？机器学习能做什么？1.2 机器学习是什么第一个机器学习的定义另一个定义1.3 监督学习（Supervised Learning）回归问题举例分类问题举例1.4 无（/非）监督学习（Unsupervised Learning） 1. 绪论：初识机器学习1.1 欢迎参加课程什么是机器学习？让机器试着模仿人的大脑，自己学习怎么来解决问
吴恩达机器学习课程（第一周）welcomeWelcome to Machine learning!(video)机器学习在各领域的应用很多 比如搜索引擎 图像识别 垃圾邮件处理这是一门让计算机 无需显式编程(explicitly programmed)就能自主学习的学科在机器学习领域取得进展的最好方法 是通过一种叫做神经网络的学习算法 模拟人类大脑工作Machine Learning Honor
吴恩达最近发布了一篇博客，介绍了几个基础算法的起源和直观理解，还宣传了一下自己重置版机器学习课程：目的竟是为了复习一遍！最近吴恩达在博客网站上发表了一篇特刊，表示自己由于常年使用神经网络，已经快忘了该怎么用传统的机器学习算法了！因为深度学习并非在所有场景下都好用，所以在「盲目」使用神经网络受挫后，痛定思痛，写了一篇文章，为一些传统的机器学习算法提供一些直观上的解释。这篇博客也是为即将发布的、由 S
第一周： 机器学习：监督学习、无监督学习 一、无监督学习：给定的事例数据并没有输出标签y,即给定的数据与输出标签y无关；研究的是在给定的数据集中找到一些结论，某种结构或某种模式或有趣的东西； 不是给答案的，是探索结构或模式的。 || 聚类算法、 1、聚类：决定将数据分配给不同的几个集群，决定了有几个什么样的集群或几个什么样的组；获取没有标签的数据，并将它们自动分配到不同的集群中；将相似的点组合在一
