关键词：
1、欢迎参加《机器学习》
2、什么是机器学习？
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
监督学习和无监督学的的区别为是否需要人工参与数据结果的标注。
3、监督学习（Supervised Learning）
预先给定数据量的输入和对应的结果，即训练集，利用这个样本训练得到一个模型（建模拟合），然后利用这个模型，将所有的输入映射为所有的输出（让计算机预测未知数据的结果）。
1）回归问题（房屋价格预测问题）：预测一系列连续的值
2）分类问题（根据某一特征判断是否为恶性肿瘤或良性肿瘤）：预测一系列的离散值
4、无监督学习（Unsupervised Learning）
1）聚类算法（组织大型计算机集群）
2）非聚类（鸡尾酒会算法）
神奇的一行代码：
[W,s,v] = svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x‘);
工具：Octave；matlab；也可使用TensorFlow等开源机器学习框架
机器学习-吴恩达andrewngcoursera学习总结合集，编程作业技巧合集
...learn/machine-learning/home/welcome课程总结机器学习MachineLearning-吴恩达AndrewNg第1~5课总结机器学习MachineLearning-吴恩达AndrewNg第6~10课总结机器学 查看详情
吴恩达机器学习学习笔记——1.3机器学习的定义
1ArthurSamuel（1959）：在没有明确编程的情况下使计算机获得学习的能力，该领域的研究为机器学习。2TomMitchell（1998）：如果一个计算机程序解决任务T的性能达到了P，那么就说它从经验E中学习去解决任务T，并且达到了性能P。比... 查看详情
机器学习---吴恩达---week6_1（机器学习改进方法）
应用机器学习 MachineLearningDiagnostics（机器学习诊断）Diagnosticis atestyoucanrun, togetinsightintowhat isorisn‘tworkingwith analgorithm,andwhichwill oftengiveyouinsightasto whatarepromisingthingstotry toimprovealearningalgorithm‘s perf... 查看详情
斯坦福公开课-机器学习1.机器学习的动机和应用（吴恩达andrewng）
文章目录0三个目标0先修课程要求基本工具1-网址2-邮箱3-本系列课程链接1机器学习的定义1-1非正式定义1-2正式的定义2监督学习（SupervisedLearning）2-1回归问题——连续拟合线（预测房子价格）2-2分类问题——离散数... 查看详情
吴恩达深度学习课程第三课—结构化机器学习项目
第一周机器学习策略1.1什么是机器学习策略1.2正交化功能点之间相互独立1.3单一数字评估指标调和平均数1.4满足和优化指标N个指标，满足N-1个指标的前提下优化那一个指标1.5训练，开发，测试数据集划分训练集，开发集，测试... 查看详情
吴恩达-coursera-机器学习-week1
一、引言(Introduction)1.1欢迎1.2机器学习是什么？1.3监督学习1.4无监督学习二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)2.1模型表示2.2代价函数2.3代价函数的直观理解I2.4代价函数的直观理解II2.5梯度下降2.6梯度下降的直观理解2.7梯... 查看详情
机器学习(吴恩达的机器学习）
1.课程链接（B站）：https://www.bilibili.com/video/BV164411S78V?from=search&seid=41268664404526224442.复习参考：这里我用别人的写的博客进行课后复习，不必要重复别人的做过的工作，效率也会比较高（可能没有更新完）（1）https://www.cnblogs.c... 查看详情
机器学习(吴恩达的机器学习）
1.课程链接（B站）：https://www.bilibili.com/video/BV164411S78V?from=search&seid=41268664404526224442.复习参考：这里我用别人的写的博客进行课后复习，不必要重复别人的做过的工作，效率也会比较高（可能没有更新完）（1）https://www.cnblogs.c... 查看详情
吴恩达机器学习学习笔记——1.5无监督学习
1无监督学习：在不知道数据点的含义的情况下，从一个数据集中找出数据点的结构关系。2聚类算法：相同属性的数据点会集中分布，聚集在一起，聚类算法将数据集分成不同的聚类。也就是说，机器不知道这些数据点具体是什... 查看详情
吴恩达机器学习4
逻辑回归逻辑回归是一种用来解决当输出的y全部都是1或者0这种监督学习的机器学习算法。其目标就是最小化预测值和训练集之间的错误。举个栗子：猫和没有猫通过以向量x形式给出的一张图片，我们的目标就是判断这张图片... 查看详情
吴恩达“机器学习”——学习笔记四
生成学习算法判别算法：进行P(y|x)的计算或者是进行h(x)（其中h只会是0与1）的计算。生成学习算法：进行P(x|y)的建模，即给定类的条件下，某种特征显示的结果。同时也会对P(y)进行建模。根据贝叶斯公式，我们可以得到，其中p... 查看详情
吴恩达机器学习笔记(代码片段)
文章目录ErroranalysisMethodstosolveoverfittingMethodstosolveunderfittingRecommendapproachErrormetricsforskewedclassesDataformachinelearningSupportVectorMachineK-meansPrincipleComponentAnalysisDatapreproce 查看详情
吴恩达机器学习3
二分分类在一个二分分类的问题中间，结果总是离散输出的比如：账户被黑客入侵（1）或者被盗（0）；肿瘤是恶性的（1）还是良性的（0）举个例子：是不是一个猫目标是训练分类器，其中输入是一张图片所产生的特征向量，... 查看详情
吴恩达《机器学习系列课程》学习笔记：监督学习
吴恩达的课程会很偏于用实例来掌握理论知识，不过看着还是有些云里雾里，倒是杉山将的《图解机器学习》介绍得更易懂些。在此进行结合学习。杉山将是这么通俗地定义监督学习、无监督学习和强化学习，它们是... 查看详情
吴恩达2022机器学习课程评测来了！
大家好！我是louwill。吴恩达老师2022年机器学习专项课（MachineLearningSpecialization）上周全新来袭，课程本身并不是新课，与10年前的机器学习专项课相比，编程语言用Python代替了此前的Octave，主要定位于... 查看详情
吴恩达机器学习学习笔记——代价函数
单变量线性回归函数 hθ(x)=θ0+θ1x为了使线性回归函数对数据有较好的预测性，即y到h(x)的距离都很小。 查看详情
吴恩达机器学习学习笔记——2.1单变量线性回归算法
1回顾1.1监督学习定义：给定正确答案的机器学习算法分类：（1）回归算法：预测连续值的输出，如房价的预测（2）分类算法：离散值的输出，如判断患病是否为某种癌症1.2非监督学习定义：不给定数据的信息的情况下，分析数... 查看详情
吴恩达机器学习随笔什么是机器学习？(代码片段)
定义 TomMitchell对机器学习定义为“计算机从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一度量P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高”。定义个人觉得大体理解即可，如果扣文咬字去理解会十分痛苦，就不做过多解释了。原文：... 查看详情