Lecture2   Linear regression with one variable  单变量线性回归 2.1 模型表示 Model Representation 2.1.1  线性回归 Linear regression 2.1.2 单变量线性回归  Linear regression with one variable 2.2 代价函数 Cost Function 2.2.1  如何选择模型的参数 θ 2.2.2  建模误差 modeling error 2.2.3  平方误差代价函…

Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college/university, given how well she did in her first year. Specifically, let x be equal to the number of “A” grades (including A-. A and A+ grades) that a…

Lecture 4 Linear Regression with Multiple Variables 多变量线性回归 4.1 多维特征 Multiple Features4.2 多变量梯度下降 Gradient Descent for Multiple Variables4.3 梯度下降法实践 1-特征缩放 Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling4.4 梯度下降法实践 2-学习率 Gradient Descent in Practice…

Lecture6 Logistic Regression 逻辑回归 6.1 分类问题 Classification6.2 假设表示 Hypothesis Representation6.3 决策边界 Decision Boundary6.4 代价函数 Cost Function6.5 简化的代价函数和梯度下降 Simplified Cost Function and Gradient Descent6.6 高级优化 Advanced Optimization6.7 多类别分类:一对多  Mult…

Lecture 15 Anomaly Detection 异常检测 15.1 异常检测问题的动机 Problem Motivation 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用.这种算法虽然主要用于无监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题.举例: 当飞机引擎从生产线上流出时需要进行QA(质量控制测试),数据集包含引擎的一些特征变量,比如运转时产生的热量,或者振动等.当有一个新的飞机引擎从生产线上流出,它具有特征变量 xtest .异常检测问…

Lecture 16 Recommender Systems 推荐系统 16.1 问题形式化 Problem Formulation 在机器学习领域,对于一些问题存在一些算法, 能试图自动地替你学习到一组优良的特征.通过推荐系统(recommender systems),将领略一小部分特征学习的思想. 假使有 5 部电影,3部爱情片.2部动作片.  4 个用户为其中的部分电影打了分.现在希望构建一个算法,预测每个人可能给没看过的电影打多少分,以此作为推荐的依据. 下面引入一些标记:nu     …

Lecture 14 Dimensionality Reduction 降维 14.1 降维的动机一:数据压缩 Data Compression 现在讨论第二种无监督学习问题:降维. 降维的一个作用是数据压缩,允许我们使用较少的内存或磁盘空间,也加快算法速度. 举例: 假设用两个特征描述同一个物品的长度,x1单位是厘米cm,x2单位是英寸inches.这将导致高度冗余,所以需要减到一维. 将数据从三维降至二维: 将三维向量投射到一个二维的平面上,强迫使得所有的数据都在同一个平面上,降至二维的特征…

Lecture 13 聚类 Clustering 13.1 无监督学习简介  Unsupervised Learning Introduction 现在开始学习第一个无监督学习算法:聚类.我们的数据没有附带任何标签,拿到的数据就是这样的: 例子: (注:这里有考题,问哪些可以使用聚类算法) 13.2 K-means算法 K-Means Algorithm K-Means 是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组.迭代过程为:1)选择K个随机的点,称为聚类中心(cl…

Lecture 12 支持向量机 Support Vector Machines 12.1 优化目标 Optimization Objective 支持向量机(Support Vector Machine) 是一个更加强大的算法,广泛应用于工业界和学术界.与逻辑回归和神经网络相比, SVM在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰,更加强大的方式.我们通过回顾逻辑回归,一步步将其修改为SVM. 首先回顾一下逻辑回归: 其 cost function 公式如下(这里稍微有点变化,将负号移到了括号内…

Lecture 11—Machine Learning System Design 11.1 垃圾邮件分类 本章中用一个实际例子: 垃圾邮件Spam的分类 来描述机器学习系统设计方法.首先来看两封邮件,左边是一封垃圾邮件Spam,右边是一封非垃圾邮件Non-Spam:垃圾邮件有很多features.如果我们想要建立一个Spam分类器,就要进行有监督学习,将Spam的features提取出来,而希望这些features能够很好的区分Spam.事实上,对于spam分类器,通常选取spam中词频最高的…