Stanford CS229 Machine Learning by Andrew Ng

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Stanford CS229 Machine Learning by Andrew Ng

CS229 Machine Learning Stanford Course by Andrew Ng Course material, problem set Matlab code written by me, my notes about video course: https://github.com/Yao-Yao/CS229-Machine-Learning Contents: supervised learning Lecture 1 application field, pre-…

学习笔记之Machine Learning by Andrew Ng | Stanford University | Coursera

Machine Learning by Andrew Ng | Stanford University | Coursera https://www.coursera.org/learn/machine-learning Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed. In the past decade, machine learning has g…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 10) Large Scale Machine Learning & Application Example

本栏目来源于Andrew NG老师讲解的Machine Learning课程,主要介绍大规模机器学习以及其应用.包括随机梯度下降法.维批量梯度下降法.梯度下降法的收敛.在线学习.map reduce以及应用实例:photo OCR.课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml (一)大规模机器学习从前面的课程我们知道,如果我们的系统是high variance的,那么增加样本数会改善我们的系统,假设现在我们有100万个训练样本,可想而知,如果使用梯度下降法,…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 8) Clustering & Dimensionality Reduction

本周主要介绍了聚类算法和特征降维方法,聚类算法包括K-means的相关概念.优化目标.聚类中心等内容:特征降维包括降维的缘由.算法描述.压缩重建等内容.coursera上面Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml (一)K-means聚类算法 Input data:未标记的数据集,类别数K: 算法流程: 首先随机选择K个点,作为初始聚类中心(cluster centroids): 计算数据集中每个数据与…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 7) Support Vector Machines

本栏目内容来源于Andrew NG老师讲解的SVM部分,包括SVM的优化目标.最大判定边界.核函数.SVM使用方法.多分类问题等,Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 大家对于支持向量机(SVM)可能会比较熟悉,是个强大且流行的算法,有时能解决一些复杂的非线性问题.我之前用过它的工具包libsvm来做情感分析的研究,感觉效果还不错.NG在进行SVM的讲解时也同样建议我们使用此类的工具来运用SVM. (一)优化目标(Opt…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 9) Anomaly Detection&Recommender Systems

这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程,包括异常检测算法以及推荐系统设计.异常检测是一个非监督学习算法,用于发现系统中的异常数据.推荐系统在生活中也是随处可见,如购物推荐.影视推荐等.课程链接为:https://www.coursera.org/course/ml (一)异常检测(Anomaly Detection) 举个栗子: 我们有一些飞机发动机特征的sample:{x(1),x(2),...,x(m)},对于一个新的样本xtest,那么它是异常数…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 4) Neural Networks Representation

Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 神经网络一直被认为是比较难懂的问题,NG将神经网络部分的课程分为了两个星期来介绍,可见Neural Networks内容之多.言归正传,通过之前的学习我们知道,使用非线性的多项式能够帮助我们建立更好的分类模型.但当遇特征非常多的时候,需要训练的参数太多,使得训练非常复杂,使得逻辑回归有心无力. 例如我们有100个特征,如果用这100个特征来构建一个非线性的多项式模…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 1) Linear Regression

Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 在Linear Regression部分出现了一些新的名词,这些名词在后续课程中会频繁出现: Cost Function Linear Regression Gradient Descent Normal Equation Feature Scaling Mean normalization 损失函数线性回归梯度下降正规方程特征归一化均值标准化 Mode…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 3) Logistic Regression & Regularization

coursera上面Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 我曾经使用Logistic Regression方法进行ctr的预测工作,因为当时主要使用的是成型的工具,对该算法本身并没有什么比较深入的认识,不过可以客观的感受到Logistic Regression的商用价值. Logistic Regression Model A. objective function 其中z的定义域是(-I…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 1) Introduction

最近学习了coursera上面Andrew NG的Machine learning课程,课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 在Introduction部分NG较为系统的概括了Machine learning的一些基本概念,也让我接触了一些新的名词,这些名词在后续课程中会频繁出现: Machine Learning Supervised Learning Unsupervised Learning Regression Problem Classifi…