1.Feature Scaling(特征缩放): 如上图所示,x1是房屋面积,x2是房间个数,若不进行特征缩放,则代价函数J的曲线近似为一个瘦长的椭圆(我暂时这么理解,θ1和θ2分别是x1和x2的权值系数,而x2的特征向量值相较x1很小,则x1变化一个较小的量,在J的同一条相同的圆弧曲线上θ2就要变化一个较大的量,因此成为一个椭圆形式) 而对于左图的椭圆,会加大用梯度下降算法到达最低点的难度,所以我们可以采用右图的特征缩放,是他们都缩放到同一个数量级,这样J的形状近似为一个圆,更容易达到最低点.…

一.由线性回归导出逻辑回归: 二.“一对多”算法解决多分类问题: 三.“过拟合”和“欠拟合”: (1)对线性回归加入正则项: (2)对逻辑回归加入正则项: (3)加入正则项之后的正规方程:…

斯坦福大学机器学习 课程信息 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高.当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次.许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径.在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术.更重要的是,您将不仅将学习理论知识,还将学习如何实践,如何快速使用强大的技…

在coursera选修了一门软件安全的课程.下面是教授列出来的阅读: Week 1 Readings Required reading The only required reading this week is the following: Common vulnerabilities guide for C programmers. Take note of the unsafe C library functions listed here, and how they are the so…

Week 1 的内容主要有: 机器学习的定义 监督式学习和无监督式学习 线性回归和成本函数 梯度下降算法 线性代数回归 主要是了解一下机器学习的基本概念,重点是学习线性回归模型,以及对应的成本函数和梯度下降算法. 以上两幅图基本上就是week 1 的重点了. 下文是我做的比较粗糙的一个关于week 1 的总结.其中线性代数部分就省略掉了,大学里基本都有学过矩阵相关的操作.…

这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择.这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法,同时这门课程的编程作业对于掌握这些概念和方法起到了巨大的作用. 课程地址 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 笔记主要是简要记录下课程内容,以及MATLAB…

这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择.这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法,同时这门课程的编程作业对于掌握这些概念和方法起到了巨大的作用. 课程地址 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 笔记主要是简要记录下课程内容,以及MATLAB…

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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…