目录会根据我的学习进度而更新，给自己列一个大纲以系统地看待整个学习过程。

学习资料来源

学习的是Coursera上吴恩达（Andrew Ng）老师的机器学习视频（课程传送门，最近在“最强大脑”上看到他了好激动啊，原来他去做百度大脑了呀），笔记根据此系列视频整理。笔记顺序不一定与原教程一样，希望加入些自己的思考。

同时使用了网上找到的黄海广博士的对于吴大大视频教程的笔记（传送门）。因为我一开始看视频没做笔记，现在忘得差不多啦，现在打算写个笔记，重新去看视频再整理太麻烦，网上竟然找到这一神器，视频内容全都用中文写在里面了，棒！（不过还是不太好意思发邮件给他自我介绍。。。先暂时做伸手党吧。。。）

机器学习分类

1.监督学习（Supervised Learning）

给定数据集，数据集的每个样本均有提供“正确答案”，根据这些样本进行预测。例子：

垃圾邮件分类：根据已知的垃圾邮件特征判断新邮件是否垃圾；

判定肿瘤是否恶性：根据已知恶性、良性特征判断病人肿瘤情况。

1)回归问题（Regression）

给定数据集中每个样本的正确答案，运用到机器学习中，推出一个连续的输出。

如线性回归（Linear Regression）。

2)分类问题（Classification）

给定数据集中每个样本的正确答案，运用到机器学习中，推出一组离散的结果。

如逻辑回归（Logistic Regression）。

注意：逻辑回归算法是分类算法,我们将它作为分类算法使用。有时候可能因为这个算法的名字中出现了“回归”使你感到困惑，但逻辑回归算法实际上是一种分类算法。

2.无监督学习（Unsupervised Learning）

只给定数据集，每个样本没有标签、没有提前告知的“正确答案”，要求在数据中自动找出某种结构。例子：

新闻分类：自动将同一主题的新闻分类；

DNA检测：判断每个个体是否有一个特定基因。

辨识人声：从一段音频分出每个人的音轨。

（待更新）

[笔记]机器学习(Machine Learning) - 00.目录/大纲/写在之前的更多相关文章

  1. [笔记]机器学习(Machine Learning) - 01.线性回归(Linear Regression)

    线性回归属于回归问题.对于回归问题,解决流程为: 给定数据集中每个样本及其正确答案,选择一个模型函数h(hypothesis,假设),并为h找到适应数据的(未必是全局)最优解,即找出最优解下的h的参数 ...

  2. [笔记]机器学习(Machine Learning) - 03.正则化(Regularization)

    欠拟合(Underfitting)与过拟合(Overfitting) 上面两张图分别是回归问题和分类问题的欠拟合和过度拟合的例子.可以看到,如果使用直线(两组图的第一张)来拟合训,并不能很好地适应我们 ...

  3. [笔记]机器学习(Machine Learning) - 02.逻辑回归(Logistic Regression)

    逻辑回归算法是分类算法,虽然这个算法的名字中出现了"回归",但逻辑回归算法实际上是一种分类算法,我们将它作为分类算法使用.. 分类问题:对于每个样本,判断它属于N个类中的那个类或哪 ...

  4. 【机器学习Machine Learning】资料大全

    昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machi ...

  5. 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料【转】

    转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一 ...

  6. 数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，和人工智能(AI)的区别是什么？ 数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间有什么关系？

    本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答 ...

  7. 机器学习(Machine Learning)&amp;深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

    ##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.co ...

  8. 机器学习(Machine Learning)&amp;amp;深度学习(Deep Learning)资料

    机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008 ...

  9. 【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

    [重磅干货整理]机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总 .

随机推荐

  1. volley_缓存介绍

    离线缓存就是在网络畅通的情况下将从服务器收到的数据保存到本地,当网络断开之后直接读取本地文件中的数据.如Json 数据缓存到本地,在断网的状态下启动APP时读取本地缓存数据显示在界面上,常用的APP( ...

  2. iOS多线程杂论

    iOS多线程的分布 (1) NSThread (2) NSOperation (3) GCD 现在对下面三个进行一个个的分析,希望那里说得不对的地方希望简友们帮我指点一二. 1,NSThread 优点 ...

  3. 多屏复杂动画CSS技巧三则(转载)

    本文转载自: 经验分享:多屏复杂动画CSS技巧三则

  4. spoj 839 Optimal Marks（二进制位，最小割）

    [题目链接] http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=17875 [题意] 给定一个图,图的权定义为边的两端点相抑或值的 ...

  5. [安卓开发]App Widget开发入门指导

    本节所要讲的主要内容包括Android桌面小部件.App Widget的开发入门指导,并通过一个简单实例的形式来直观的讲解App Widget. 一.Widget .App Widget .Web A ...

  6. PAT 1038 体验Python之美

    1038. Recover the Smallest Number (30) 时间限制 400 ms 内存限制 32000 kB 代码长度限制 16000 B 判题程序 Standard 作者 CHE ...

  7. linux之stat函数解析

    [lingyun@localhost stat_1]$ vim stat.c  + stat.c                                                     ...

  8. 在 Windows 上测试 Redis Cluster的集群填坑笔记

    redis 集群实现的原理请参考http://www.tuicool.com/articles/VvIZje       集群环境至少需要3个节点.推荐使用6个节点配置,即3个主节点,3个从节点. 新 ...

  9. 009_一行python重要工具

    一.一行启动httpserver 你可以先登录容器(webssh),然后(注意必须是在/data/log/debug/pprof/目录) 例如生成 jvm dump文件 jmap -dump:form ...

  10. Uniform Generator HDU1014

    题意 给你公式seed(x+1) = [seed(x) + STEP] % MOD ,输入step和mod, 问你是否可以从第一项0,算到mod,它们是否都不同 是 good choice 否则 ba ...