【Stanford Machine Learning Open Course】学习笔记目录

这里是斯坦福大学机器学习网络课程的学习笔记。

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: 这位是致力于online course的可爱的andrew老师

1、机器学习介绍

2、有监督学习 (superised learning algorithm)

　　2.1、线性回归问题 (linear regression)

　　　　线性回归问题介绍

　　　　正规化方程组解法 & 梯度下降解法

　　2.2、分类问题

　　　　2.2.1、logistic回归方法 (logistic regression)

　　　　2.2.2、神经网络方法(neural network)

　　　　2.2.3、支持向量机方法(svm)

　　　　2.3.4、多分类问题

2.3、其他

　　　　2.3.1、octave入门

　　　　2.3.2、特征优化　　

　　　　2.3.3、过拟合问题解决

　　　　2.3.4、分析和改进机器学习模型

3、无监督学习 (unsuperised learning algorithm)

　　3.1、聚类问题 (clustering)

　　3.2、降维问题 (dimesionality reduction)

4、综合模型

　　4.1、异常检测（Anomaly detection）

　　4.2、推荐系统 ( Recommendation system)

5、其他

　　5.1、大数据处理（Learning With Large Datasets)

　　5.2、Photo OCR

6、编程题解