Andrew Ng的机器学习视频文件夹(from coursera, 2014)
第一周:
简单介绍机器学习,有监督学习。无监督学习。
1-1,1-2,1-3,1-4
第二周:
2-1:回归问题举例
2-2:介绍cost function定义。
2-3:在回归函数是一个经过原点的直线的情况下,演绎cost function最小化的计算。
2-4:在回归函数是一条直线时。通过等高线演绎cost function最小化的计算。
2-5:简单介绍梯度下降算法。但没有介绍偏微分部分。
2-6:以目标函数是一个经过原点的函数为例演绎梯度下降算法。
2-7:结合线性回归如果和梯度下降算法,得到第一个机器学习算法。
2-8:接下来课程介绍。
第三周:
本周内容复习:线性代数复习
3-1,3-2,3-3,3-4:矩阵加减,数乘,乘法。
当中3-4有价值的地方在以下这张图:
3-5:矩阵乘法的性质。
3-6:逆矩阵和转置矩阵。
第四周
4-1:在多元输入问题下的回归分析如果函数h(x)表示。
视频截图:
4-2:怎样设定多元输入问题下的回归分析如果h(x)的參数。
4-3:介绍特征缩放(使梯度下降的速度更快)
4-4:介绍学习速率的选择。
4-5:介绍通过特征组合和取次方,能够产生新的特征。
4-6:对于某些线性回归问题。介绍一种标准方程法(Normal Equation)求解h(x)的參数,能够比梯度下降算法更快。
4-7:标准方程法中出现不可逆矩阵时的策略。
第五周
第六周
6-1:使用线性回归解决0-1分类问题的不足。引入逻辑回归。
6-2:简单介绍逻辑函数(或sigmoid函数),以及用逻辑函数结果的概率意义表示。
6-3:通过逻辑函数描写叙述0-1分类问题,引入决策边界。
6-4:定义了sigmoid函数作为预測函数时的单训练样本的代价函数。
6-5:介绍怎样进行逻辑回归的梯度下降。
6-6:使用Octave进行更高级的算法实现梯度下降算法的功能。
6-7:使用逻辑回归解决超过两个类别的分类问题。
第七周
7-1:引入过拟合问题。
7-2:介绍正规化后的cost function。
7-3:线性回归和标准方程法(Normal Equation)中引入正规化。
7-4:逻辑回归中引入正规化。
第八周
8-1:使用逻辑回归解决多输入分类问题时会遇到feature过多的情况。
8-2:引入神经网络。介绍其发展历史。
8-3:介绍神经网络的专业名词、形式。
主要知识在以下这张视频截图:
8-4:
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