Logistic Regression Regularization Neural Networks: Representation…

吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程:课程主页 由于博客编辑器有些不顺手,所有的课程笔记将全部以手写照片形式上传.有机会将在之后上传课程中各个ML算法实现的Octave版本. Linear Regression with One Variable Linear Algebra Review Linear Regression with Multiple Variables Octave/Matlab Tutorial…

Week 1 机器学习笔记(一)基本概念与单变量线性回归 Week 2   机器学习笔记(二)多元线性回归 机器学习作业(一)线性回归——Matlab实现 机器学习作业(一)线性回归——Python(numpy)实现 Week 3   机器学习笔记(三)逻辑回归 机器学习作业(二)逻辑回归——Matlab实现 机器学习作业(二)逻辑回归——Python(numpy)实现 Week 4   机器学习笔记(四)神经网络的基本概念 机器学习作业(三)多类别分类与神经网络——Matlab实现 机器学习作…

Support Vector Machines Unsupervised Learning Dimensionality Reduction…

Neural Networks: Learning Advice for Applying Machine Learning Machine Learning System Design…

Anomaly Detection Recommender Systems Large Scale Machine Learning…

logistic regression Binary classification problems logistic regression 是一个分类算法 Hypothesis function decision boundary 决策边界 与线性回归算法类似,先了解logistic回归算法的表达式 然后是它的cost function 代价函数本质上就是对每一个训练样本计算真实值和预测值的差距,差距大则代价函数的取值也大(这就是对算法的大惩罚):反之,预测值接近真实值,代价函数也小.下面的函…

参考资料: 吴恩达教授机器学习课程 机器学习课程中文笔记 Week2 一. 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 多变量就时当一个example里有n个特征的情况,将n个特征统一到一个matrix里去看作整体. 多变量线性回归还是先出cost function,然后用梯度下降算法/正规方程法使cost function最小化 特征的选择 多变量线性回归中有很多特征,选择合适的特征很重要,下面是常见的可用特征: training se…

参考资料: 吴恩达教授机器学习课程 机器学习课程中文笔记 Week 1 一. 引言 机器学习模型可分为监督学习Superviese learning(每个数据集给出了正确的值)和无监督学习Unsupervised learning(数据集只有特征,没有对应正确的值) 机器学习处理的问题可以分为Regression回归问题(结果是real-valued output连续的值)和Classification问题 (结果是discrete-valued离散的值) 二. 单变量线性回归(Linear R…

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…