本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度.如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特征的数据集(虽然下图只画出2个特征),可以看到x1以cm为单位,x2以inches为单位,它们都是测量长…

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的神经网络章节的笔记. 八.神经网络:表述(Neural Networks: Representation) 本节主要讨论一种叫做神经网络的机器学习算法.首先讨论神经网络的表层结构,在后续的课程中再讨论具体的学习算法.神经网络其实是一个比较古老的算法,它沉寂过一点时间,但现在又成为了许多机器学习的首选技术. 8.1 非线性假设 参考视频: 8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mkv…

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的单变量线性回归章节的笔记. 2.1 模型表示 参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法",本节将要讲解到底什么是Model.下面,以一个房屋交易问题为例开始讲解,如下图所示(从中可以看到监督学习的基本流程). 所使用的数据集为俄勒冈州波特兰市的住房价格,根据数据集中的不同房屋尺寸所对应的出售价格,绘制出了数据集:假如…

六 逻辑回归(Logistic Regression:LR) 逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就是由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心. 6.1 分类问题(Classification) 本小节开始介绍分类问题(该问题中要预测的变量y是离散值),同时,还要学习一种叫做逻辑回归的算法(Logistic regression),这是目前使用最广泛的一种算法.虽然该算法中…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44119187 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Machine Learning System Design机器学习系统设计 Prioritizing What to Work On优先考虑做什么 the first decision we must make is how do we want to represent x, that is…

https://www.quora.com/How-do-I-learn-machine-learning-1?redirected_qid=6578644   How Can I Learn X? Learning Machine Learning Learning About Computer Science Educational Resources Advice Artificial Intelligence How-to Question Learning New Things Lea…

这是Coursera上比较火的一门机器学习课程,主讲教师为Andrew Ng.在自己看神经网络的过程中也的确发现自己有基础不牢.一些基本概念没搞清楚的问题,因此想借这门课程来个查漏补缺.目前的计划是先看到神经网络结束,后面的就不一定看了. 当然,看的过程中还是要做笔记做作业的,否则看了也是走马观花.此笔记只针对我个人,因此不会把已经会了的内容复述一遍,相当于是写给自己的一份笔记吧.如果有兴趣,可以移步<Machine Learning>仔细学习. 接下来是第一周的一些我认为需要格外注意的问题.…

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…

强烈安利吴恩达老师的<Machine Learning>课程,讲得非常好懂,基本上算是无基础就可以学习的课程. 课程地址 强烈建议在线学习,而不是把视频下载下来看.视频中间可能会有一些问题让你回答,这种互动的方式挺好的. 然后由于我个人的笔记是做在Onenote的笔记本里的,公式输入方法和markdown还是蛮不一样的,就不把自己的笔记放在博客里了.(而且感觉自己在瞎做) 最后强烈安利另外一位朋友的笔记.有word版,markdown版,pdf版,html版等等,业界良心!…

Week1: Machine Learning: 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 P, improves with experience E. Supervised Learning:We alr…