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RSS订阅原创 Stanford University《Machine Learning》学习笔记（5）- 多变量线性回归
多变量线性回归1 多维特征前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为增添更多特征后，我们引入一系列新的注释： n 代表特征的数量2 多变量梯度下降与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，即：我们的目标和单变量线性回归问题中一样，...
2020-03-31 23:31:46
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原创 Stanford University《Machine Learning》学习笔记（4）- 单变量线性回归
1 模型表示我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法的概况，更重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集。比方说，如果你朋友的房子是 1250 平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。那么，你可以做的...
2020-03-05 16:31:53
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原创 Stanford University《Machine Learning》学习笔记（3）- 无监督学习
本次将介绍第二种主要的机器学习问题 - 无监督学习 。本次课程视频链接：https://pan.baidu.com/s/1TzHdppCYwFiabdmsAnZkVQ提取码：qmmw在上次的课程中，已经介绍了监督学习。回想当时的数据集，如图表所示，这个数据集中每条数据都已经标明是阴性或阳性，即是良性或恶性肿瘤。所以，对于监督学习里的每条数据，我们已经清楚地知道，训练集对应的正确答案，是良性...
2020-03-04 16:17:45
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原创 Stanford University《Machine Learning》学习笔记（2）- 监督学习
监督学习是最常见的一种机器学习方式。我们用一个例子介绍什么是监督学习把正式的定义放在后面介绍。假如说你想预测房价。前阵子，一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来，看起来是这个样子：横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千美元。那基于这组数据，假如你有一个朋友，他有一套 750 平方英尺房子，现在他希望把房子卖掉，他想知道这房子能卖多少钱。 ...
2020-03-04 14:29:12
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原创 Stanford University《Machine Learning》学习笔记（1）- 什么是机器学习
机器学习是什么？实际上，即使是在机器学习的专业人士中，也不存在一个被广泛认可的定义来准确定义机器学习是什么或不是什么，现在我将告诉你一些人们尝试定义的示例。第一个机器学习的定义来自于Arthur Samuel。他定义机器学习为，在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。Samuel 的定义可以回溯到50 年代，他编写了一个西洋棋程序。这程序神奇之处在于，编程者自己并不是个下棋高手。但因...
2020-03-04 13:55:01
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