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COURSERA 机器学习课笔记
by Prof. Andrew Ng
Notes by Ryan Cheung
Ryanzjlib@
Weibo@小小人_V
目录
目录 1
Week1 机器学习介绍7
1 机器学习介绍7
1.1 什么是机器学习?7
1.2 监督学习(Supervised Learning )7
1.3 非监督学习(Unsupervised Learning )9
Week1 单变量线性回归 11
2 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable ) 11
2.1 模型表达(Model Representation ) 11
2.2 代价函数(Cost Function ) 12
2.3 梯度下降(Gradient Descent ) 13
2.4 对线性回归运用梯度下降法 13
Week2 多变量线性回归 15
3 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables ) 15
3.1 多维特征(Multiple Features ) 15
3.2 多变量梯度下降(Gradient descent for multiple variables ) 16
3.3 特征缩放(feature scaling ) 16
3.4 学习率(Learning rate) 17
Week2 多项式回归和正规方程 19
4 多项式回归和正规方程 19
1
4.1 多项式回归(Polynomial Regression ) 19
4.2 正规方程(Normal Equation ) 19
Week3 归一化 21
5 逻辑回归(Logistic Regression )21
5.1 分类问题21
5.2 分类问题建模21
5.3 判定边界(Decision Boundary )23
5.4 代价函数24
5.5 多类分类(Multiclass Classification )26
Week3 归一化 28
6 归一化(Regularization )28
6.1 过拟合问题(The Problem of Overfitting )28
6.2 归一化代价函数(Regularization Cost Function )29
6.3 归一化线性回归(Regularized Linear Regression )30
6.4 归一化逻辑回归(Regularized Logistic Regression )31
Week4 神经网络:表达 32
7 神经网络:表达32
7.1 非线性假设(Non-Linear Hypothesis )32
7.2 神经网络介绍32
7.3 模型表达33
7.4 神经网络模型表达34
7.5 正向传播 (Forward Propagation) 35
2
7.6 对神经网络的理解36
7.7 神经网络示例:二元逻辑运算符(Binary Logical Operators )36
7.8 多类分类37
Week5 神经网络:学习 39
8 神经网络:学习39
8.1 神经网络代价函数39
8.2 反向传播算法(Backpropagation Algorithm )39
8.3 梯度检验 (Gradient Checking )42
8.4 随机初始化 (Random Initialization )43
8.5 综合起来43
Week6 机器学习应用建议 45
9 机器学习应用建议45
9.1 决定下一步做什么45
9.2 假设的评估(Evaluating a Hypothesis )45
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