吳恩達《機器學習》課程筆記

時間 2020-07-20

標籤機器學習課程筆記简体版

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摘要: 這一章的內容比較簡單，主要是MATLAB的一些基礎教程，若是以前沒有學過matlab建議直接找一本相關書籍，邊作邊學，matlab的編程入門仍是比較容易的。在這裏想講一下matlab和Python的區別：吳恩達教授在剛開始教機器學習課程的時候，主要用的是matlab/octave，他給出的理由是閱讀全文

posted @ 2019-02-24 23:13 李是李雅普諾夫的李閱讀(4) | 評論 (0) 編輯

吳恩達《機器學習》課程筆記——第四章：多變量線性迴歸

摘要: 4.1 多維特徵在以前的內容中，只探討了單一特徵的迴歸模型，也就是 m 個樣本實例中，每一個樣本實例 x 只有一個特徵，好比房價預測中的 m 個樣本中，每一個樣本只有「房間尺寸」這一個特徵。在實際狀況中，更多的是涉及到多維特徵模型，好比影響房價的因素（即特徵）除了房間尺寸外，還有房間數、樓層等等。這閱讀全文

posted @ 2019-02-24 19:25 李是李雅普諾夫的李閱讀(90) | 評論 (0) 編輯

吳恩達《機器學習》課程筆記——第三章：線性代數回顧

摘要: 吳恩達機器學習的課程中，關於線性代數方面的介紹比較少，並且比較簡單，適合於系統學習過線性代數課程的人。本部分的內容不只包括吳恩達教授的課程，還包括一些經常使用的線性代數知識總結——依託於《線性代數》（同濟版）教材。閱讀全文

posted @ 2019-01-13 23:21 李是李雅普諾夫的李閱讀(15) | 評論 (0) 編輯

吳恩達《機器學習》課程筆記——第二章：單變量線性迴歸

摘要: 2.1 模型描述讓咱們以預測住房價格的例子開始：首先要使用一個數據集，數據集包含不一樣房屋尺寸所售出的價格，根據數據集畫出個人圖表。比方說，若是你朋友的房子是 1250 平方尺大小，你要告訴他們這房子能賣多少錢。那麼，你能夠作的一件事就是構建一個模型，也許是條直線，從這個數據模型上來看，也許你能夠告閱讀全文

posted @ 2019-01-13 18:13 李是李雅普諾夫的李閱讀(160) | 評論 (0) 編輯

吳恩達《機器學習》課程筆記——第一章：緒論初識機器學習

摘要: 1.1 什麼是機器學習卡內基梅隆大學的Tom Mitchell提出了一種機器學習的定義：電腦程序要完成任務（T），若是電腦程序獲取關於任務（T）的經驗（E）越多，就表現（P）越好，那麼就能夠說這個程序「學習」了關於任務（T）的經驗。舉個例子，Samuel編寫了一個西洋棋程序。該程序要完成下棋的任務閱讀全文

posted @ 2019-01-13 16:07 李是李雅普諾夫的李閱讀(58) | 評論 (0) 編輯