主要为第八周内容:聚类(Clustering).降维 聚类是非监督学习中的重要的一类算法.相比之前监督学习中的有标签数据,非监督学习中的是无标签数据.非监督学习的任务是对这些无标签数据根据特征找到内在结构.聚类就是通过算法把数据分成不同的簇(点集),k均值算法是其中一种重要的聚类算法. K均值算法 K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成 n 个组,其方法为: 1.首先选择 K 个随机的点,称为聚类中心(cluster centroids) 2. 对于数据集中的每一个数据,按照距离 K…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# #下面这个概念对理解机器学习非常有帮助,但是我…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# 多层神经网络模型: , <补充>:…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# 神经网络的类型:感知机(单层),多层神经网络:…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# 多元线性回归的模型: #-----------…

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# 这一周的内容是机器学习介绍和梯度下降法.作为入…

主要为第六周内容机器学习应用建议以及系统设计. 下一步做什么 当训练好一个模型,预测未知数据,发现结果不如人意,该如何提高呢? 1.获得更多的训练实例 2.尝试减少特征的数量 3.尝试获得更多的特征 4.尝试增加二项式特征 5.尝试减少归一化程度λ 6.尝试增加归一化程度λ 先不要急着尝试这些方法,而是通过一些机器学习诊断方法来判断现在算法是什么情况,哪些方法是可以提高算法的有效性,如何选择更有意义的方法.   如何评估模型 假设评估 过拟合检验:将数据集分为训练集和测试集(通常70%训练集,3…

主要为第十周内容:大规模机器学习.案例.总结 (一)随机梯度下降法 如果有一个大规模的训练集,普通的批量梯度下降法需要计算整个训练集的误差的平方和,如果学习方法需要迭代20次,这已经是非常大的计算代价. 首先,需要确定大规模的训练集是否有必要.当我们确实需要一个大规模的训练集,可以尝试用随机梯度下降法来替代批量梯度下降法. 在随机梯度下降法中,定义代价函数一个单一训练实例的代价: 随机梯度下降算法如下: 随机梯度下降算法在每一次计算之后便更新参数Θ,而不需要首先将所有的训练集求和,在梯度下降算法…

主要为第九周内容:异常检测.推荐系统 (一)异常检测(DENSITY ESTIMATION) 核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一.密度估计是指给定数据集 x(1),x(2),..,x(m),我们假使数据集是正常的,我们希望知道新的数据 x(test)是不是异常的,即这个测试数据不属于该组数据的几率如何.我们所构建的模型应该能根据该测试数据的位置告诉我们其属于一组数据的可能性 p(x). 通过密度估计之后,选择…

主要为第四周.第五周课程内容:神经网络 神经网络模型引入 之前学习的线性回归还是逻辑回归都有个相同缺点就是:特征太多会导致计算量太大.如100个变量,来构建一个非线性模型.即使只采用两两特征组合,都会有接近5000个组成的特征.这对于普通的线性回归和逻辑回归计算特征量太大了.因此,神经网路孕育而生. 神经网络最初产生的目的是制造能模拟大脑的机器,能很好地解决不同的机器学习问题.模型表示为: 第一层为输入层,最后一层为输出层,中间的层为隐藏层.如把逻辑回归最为神经网络模型的神经元,a(j)I 代表…