完成了课程1  机器学习基础:案例研究 贴个证书,继续努力完成后续的课程:…

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 Week2 一. 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 多变量就时当一个example里有n个特征的情况,将n个特征统一到一个matrix里去看作整体. 多变量线性回归还是先出cost function,然后用梯度下降算法/正规方程法使cost function最小化 特征的选择 多变量线性回归中有很多特征,选择合适的特征很重要,下面是常见的可用特征: training se…

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…

Coursera台大机器学习基础课程学习笔记 -- 1 最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一 机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance a…

最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by…

总体思路: 各种类型的机器学习分类 按照输出空间类型分Y 按照数据标记类型分yn 按照不同目标函数类型分f 按照不同的输入空间类型分X 按照输出空间类型Y,可以分为二元分类,多元分类,回归分析以及结构化学习等,这个好理解,离散的是分类,连续的是回归,到是结构化的学习接触的相对较少,以后有空可以关注下. 按照数据标记分可以分为: 监督: 非监督: 半监督: 增强学习: 下面这张ppt很好的总结了这点: 这是围绕标记yn的类型进行分类的, 监督和非监督很好理解,半监督和增强其实应用更加普遍,数据的标…

学习Coursera上的斯坦福机器学习课程的时候,需要向其服务器提交编程作业,我遇到如下问题: 'Submission failed: unexpected error: urlread: Peer certificate cannot be authenticated with given CA certificates. ' 我使用的是Win 7 64位操作系统,Octave 4.2.0, 然后我在课程论坛上发现这个问题还比较多,然后解决办法也很多, 后来仔细看了一下Mentor的解决方法,…

Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究)) 1.Problem Statement This example is adapted from a real production application, but with details disguised to protect confidentiality. (问题陈述:这个例子来源于实际项目,但是为了保护机密性,我们会对细节…

Andrew Ng机器学习课程10补充 VC dimension 讲到了如果通过最小化训练误差,使用一个具有d个参数的hypothesis class进行学习,为了学习好,一般需要参数d的线性关系个训练样本.到这里需要指出一点,这个结果是基于empirical risk minimization得到的,而对于那些大部分的discriminative的学习算法采用的通过最小化training error或者training error的近似值,前面推导的结论并不总是可以用,而对于non_ERM 学…

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法.如今,可用的高级机器学习算法,库和技术如此之多,以至于线性回归似乎并不重要.但是,学习基础知识总是一个好主意.这样,您将非常清楚地理解这些概念.在本文中,我将逐步解释线性回归算法.…