机器学习吴恩达课程总结(一)

简介: 机器学习吴恩达课程总结(一)

1. 第一章 简介

1.1 机器学习(Machine Learning)

机器学习:研究能够从经验中自动提升自身性能的计算机算法。


从数学角度:机器学习就是从数据中学习一个函数𝑓 。


机器学习:能过从针对任务T的一些经验E和性能指标P中学习的计算机程序。同时它在任务T上的表现可以通过性能指标P来提高。


1.2 有监督学习(Supervised Learning)

给出“正确答案”。


回归(Regression):输出连续的值。


分类(Classification):输出离散的值。


1.3 无监督学习(Unsupervised Learning)

不给出任何标签,找到数据中暗含的结构或信息。


聚类算法(Clustering):


组织计算集群

社交网络分析

市场分割

天文数据分析

2. 第二章 线性回归(Linear Regression)

2.1 假设函数(hypothesis)

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2.2 代价函数(cost function)

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2.3 简化(Simplified)

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2.4 重新加入θ 0 {\theta _0}θ


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2.5 梯度下降(Gradient descent)

问题描述:

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2.6 梯度下降总结

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2.7 线性回归梯度下降

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3. 第三章 线性代数基础

3.1 矩阵和向量(Matrices and vectors)

矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。


矩阵维数:行数*列数


A AA:矩阵,A i j {A_{ij}}A ij :表示第i ii行第j jj列的元素。


向量:n ∗ 1 n*1n∗1的矩阵


y yy:向量,n-dimension 向量


3.2 矩阵加减与标量(scalar)运算

两个行列相等的矩阵才可以相加减:对应元素相加减


标量同一个矩阵相加减乘除:标量与每个元素分别运算,矩阵维数不变


3.3 矩阵向量乘法

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3.4 矩阵乘法

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3.5 矩阵乘法特征

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3.6 逆和转置

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4. 第四章 多元线性回归

4.1 多元特征

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4.2 多元变量梯度下降

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4.3 多元变量梯度下降:特征缩放(Feature Scaling)

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4.4 多元变量梯度下降:学习率α \alphaα

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4.5 特征和多项式回归

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4.6 正规方程(Normal equation)解析解法

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4.7 正规方程:不可逆矩阵

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5. 第五章 Octave基础

主要讲解 Octave语言,但是人生苦短,我选python,跳过!!!


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