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大概用了一个月，Andrew Ng老师的机器学习视频断断续续看完了，以下是个人学习笔记，入门级别，权当总结。笔记难免有遗漏和误解，欢迎讨论。
鸣谢：中国海洋大学黄海广博士提供课程视频和个人笔记，在此深表感谢！
斯坦福大学andrewng-机器学习笔记--异常检测
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斯坦福大学andrewng-机器学习笔记--神经网络模型
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斯坦福大学andrewng-机器学习笔记--聚类&降维
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斯坦福大学andrewng-机器学习笔记--支持向量机（svm）
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斯坦福大学andrewng-机器学习笔记--推荐系统&大规模机器学习&图片文字识别
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斯坦福大学andrewng-机器学习笔记--单变量&多变量线性回归
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andrewng机器学习课程笔记之逻辑回归
AndrewNg机器学习课程笔记（二）之逻辑回归版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364598.html 前言学习了AndrewNg课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客... 查看详情
机器学习逻辑回归logisticregression
文章内容均来自斯坦福大学的AndrewNg教授讲解的MachineLearning课程，本文是针对该课程的个人学习笔记，如有疏漏，请以原课程所讲述内容为准。感谢博主RachelZhang 的个人笔记，为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样。&n... 查看详情
《机器学习》学习笔记：线性回归逻辑回归
...正。 在学习《机器学习》时，我主要是通过AndrewNg教授在mooc上提供的《MachineLearning》课程，不得不说AndrewNg老师在讲授这门课程时，真的很用心，特别是编程练习，这门 查看详情
机器学习：逻辑回归
...*************************注：本系列博客是博主学习Stanford大学AndrewNg教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结非常easy遗忘，依据课程加上自己对不明确问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包含线性回归、... 查看详情
coursera-andrewng(吴恩达)机器学习笔记——第三周(代码片段)
一.逻辑回归问题（分类问题）生活中存在着许多分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件；判断肿瘤是恶性还是良性等。机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法。二分类：通常表示为y?0,1，0：“NegativeClass”，1：“Possit... 查看详情
原andrewng斯坦福机器学习——lecture7(代码片段)
Lecture7 Regularization正则化7.1过拟合问题TheProblemofOverfitting7.2代价函数CostFunction7.3正则化线性回归 RegularizedLinearRegression7.4正则化的逻辑回归模型RegularizedLogisticRegression 7.1过拟合问题TheProblemofOverfitting 查看详情
原andrewng斯坦福机器学习——lecture6_logisticregression
Lecture6 LogisticRegression逻辑回归6.1分类问题Classification6.2假设表示HypothesisRepresentation6.3决策边界DecisionBoundary6.4代价函数CostFunction6.5简化的代价函数和梯度下降SimplifiedCostFunctionandGradientDescent6.6高级优化Advance 查看详情
andrewng机器学习课程笔记之应用机器学习的建议
AndrewNg机器学习课程笔记（五）之应用机器学习的建议版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言学习了AndrewNg课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内... 查看详情
斯坦福大学andrewng教授主讲的《机器学习》公开课观后感
课程设置和内容 视频课程分为20集，每集72-85分钟。实体课程大概一周2次，中间还穿插助教上的习题课，大概一个学期的课程。 内容涉及四大部分，分别是：监督学习（2-8集）、学习理论（9集-11集）、无监督学习（12-15... 查看详情
andrewng机器学习入门——线性回归
...2017年起，开始涉猎机器学习。作为入门，首先学习的是斯坦福大学AndrewNg(吴恩达)教授的Coursera课程2单变量线性回归线性回归属于监督学习(SuperviseLearning)，就是Rightanswerisgiven。课程中，举了一个估计房产价格的例子，在此，我就... 查看详情
coursera-andrewng(吴恩达)机器学习笔记——第四周
神经网络1.神经网络发展的动力：在逻辑回归解决复杂的分类问题时，我们使用属性的一些组合来构造新的属性（x12,x1x2,x22...），这样就会造成属性的数目n过多，带来了大量的运算，甚至造成过拟合的现象。在计算机视觉中对物... 查看详情
深度学习笔记
...践之（七）逻辑回归（LogisticRegression）Coursera公开课笔记:斯坦福大学机器学习第六课“逻辑回归(LogisticRegression)” 支持向量机（supportvectormachine）：和逻辑回归类似，但不输出概率，只输出类别 查看详情