title: Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归) tags: 机器学习, 学习笔记 grammar_cjkRuby: true --- 之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候).所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考. 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear R…

Andrew Ng机器学习课程笔记(一)之线性回归 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364598.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第一章线性回归,主要介绍了梯度下降法,正规方程,损失函数,特征缩放,学习率的选择等等 1.梯度下降法 原理图解: (1)  目标:最小化建立…

吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程:课程主页 由于博客编辑器有些不顺手,所有的课程笔记将全部以手写照片形式上传.有机会将在之后上传课程中各个ML算法实现的Octave版本. Linear Regression with One Variable Linear Algebra Review Linear Regression with Multiple Variables Octave/Matlab Tutorial…

参考资料: 吴恩达教授机器学习课程 机器学习课程中文笔记 Week 1 一. 引言 机器学习模型可分为监督学习Superviese learning(每个数据集给出了正确的值)和无监督学习Unsupervised learning(数据集只有特征,没有对应正确的值) 机器学习处理的问题可以分为Regression回归问题(结果是real-valued output连续的值)和Classification问题 (结果是discrete-valued离散的值) 二. 单变量线性回归(Linear R…

提纲: 机器学习为什么可能? 引入计算橙球概率问题 通过用Hoeffding's inequality解决上面的问题,并得出PAC的概念,证明采样数据学习到的h的错误率可以和全局一致是PAC的 将得到的理论应用到机器学习,证明实际机器是可以学习 机器学习的大多数情况下是让机器通过现有的训练集(D)的学习以获得预测未知数据的能力,即选择一个最佳的h做为学习结果,那么这种预测是可能的么?为什么在采样数据上得到的h可以认为适用于全局,也就是说其泛化性的本质是什么? 课程首先引入一个情景: 如果有一个装…

第三讲比较简单,参考:http://www.cnblogs.com/HappyAngel/p/3466527.html 第四讲很抽象,尤其是第四个视频,目的仍然是为了证明机器学习是可能的,不过这个博主解释的还算清楚:http://www.cnblogs.com/HappyAngel/p/3495804.html…

笔记总结,各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式) Andrew Ng机器学习课程笔记--week3(逻辑回归&正则化参数) Andrew Ng机器学习课程笔记--week4(神经网络) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(上)(神经网络损失函数&反向传播算法) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(下)(…

Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之 应用机器学习的建议 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮…

Andrew Ng机器学习课程笔记(六)之 机器学习系统的设计 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7392408.html 前言 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第6章机器学习系统的设计,Andrew用他的丰富经验讲述了如何有效.耗时少地实现一个机器学习系统,内容包括误差分析,误差度量,查准率和查全率等等 I 首先要做什么 以一个垃圾邮件分类器算法为例,为了解决这样一个问题,我们首先要做的决定是如何选择并…

Andrew Ng机器学习课程笔记(四)之神经网络 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365730.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录Andrew Ng课程第四章和第五章的神经网络,主要介绍前向传播算法,反向传播算法,神经网络的多类分类,梯度校验,参数随机初始化,参数的更新等等 1.神经网络概述…