Coursera机器学习笔记

Coursera机器学习笔记Tag内容描述：<p>1、COURSERA 机器学习课笔记机器学习课笔记 by Prof Andrew Ng Notes by Ryan Cheung Ryanzjlib Weibo 小小人 V 1 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 L。</p><p>2、成都嗡嗡文化传媒有限公司 www.wongwongmedia.comCoursera台大机器学习基础课程学习笔记1 - 机器学习定义及PLA算法最近在跟台大的这个课程，觉得不错，想把学习笔记发出来跟大家分享下，有错误希望大家指正。一机器学习是什么？感觉和Tom M. Mitchell的定义几乎一致，A computer program is said to learn fromexperienceE with respect to some class of tasks T and performance measureP, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.简而言之，就是我们想要机器在某些方面有提高（如搜索排名的。</p><p>3、机器学习实践应用读书笔记这次的读书笔记主要介绍机器学习背景和基础概念1 机器学习背景数据现状20世纪70年代曾遇巨大瓶颈，原因有计算能力 + 数据量的不足。随着互联网的普及和对用户数据的大量采集，数据量不足的问题已逐渐弥补，机器学习算法的价值越来越大。但在传统领域，如建筑行业，数据产生于工地的一砖一瓦，采集起来会更困难和麻烦，随着图像识别技术的进步和普及，这样的问题能够慢慢解决，但不得不说，传统领域的数据智能化仍然是比较慢的进程。(这里可以自行了解下百度在传统领域的AI技术落地情况)。目前主流的机器学习算法。</p><p>4、COURSERA 机器学习课笔记机器学习课笔记 by Prof. Andrew Ng Notes by Ryan Cheung Ryanzjlib Weibo小小人_V 1 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。</p><p>5、TIMER定时器的使用 Kuka程序里的TIMER没有start, 只有stop ，stop赋值FALSE开始定时器，TRUE停止定时器。 DEF main() INT A INI A=0 $TIMER30=0 /电石气当前值清零 $TIMER_STOP30=FALSE /TIMER30定时开始。</p><p>6、作者：红色石头 公众号：AI有道（id：redstonewill） 上节课我们主要讲了为了避免overfitting，可以使用regularization方法来解决。在之前 的上加上一个regularizer，生成，将其最小化，这样可以有效减少模型的复 杂度，避免过拟合现象的发生。那么，机器学习领域还有许多选择，如何保证训练的 模型具有良好的泛化能力？本节课将介绍一些概念和方法来解决这个选择。</p><p>7、作者：红色石头 公众号：AI有道（id：redstonewill） 上节课我们主要介绍了Matrix Factorization。通过电影推荐系统的例子，介绍Matrix Factorization其实是一个提取用户特征，关于电影的线性模型。反过来也可以看出是 关于用户的线性模型。然后，我们使用SGD对模型进行最佳化。本节课我们将对机器 学习技法课程介绍过的所有内容做个总结，分成三个部分：F。</p><p>8、作者：红色石头 公众号：AI有道（id：redstonewill） 上节课我们介绍了过拟合发生的原因：excessive power, stochastic/deterministic noise 和limited data。并介绍了解决overfitting的简单方法。本节课，我们将介绍解决 overfitting的另一种非常重要的方法：Regularization规则化。 先来看一个典型。</p><p>9、作者：红色石头 公众号：AI有道（id：redstonewill） 上一节课，我们介绍了分类问题的三种线性模型，可以用来解决binary classification和 multiclass classification问题。本节课主要介绍非线性的模型来解决分类问题。 之前介绍的线性模型，在2D平面上是一条直线，在3D空间中是一个平面。数学上，我们用线 性得分函数s来表示：。其中，x为特征值。</p><p>10、作者：红色石头 公众号：AI有道（id：redstonewill） 上节课我们主要开始介绍Aggregation Models，目的是将不同的hypothesis得到的 集合起来，利用集体智慧得到更好的预测模型G。首先我们介绍了Blending，blending 是将已存在的所有结合起来，可以是uniformly，linearly，或者nonlinearly组合形 式。然后，我们讨论了在没有。</p><p>11、作者：红色石头 公众号：AI有道（id：redstonewill） 上节课我们主要介绍了Decision Tree模型。Decision Tree算法的核心是通过递归的方 式，将数据集不断进行切割，得到子分支，最终形成数的结构。C&RT算法是决策树 比较简单和常用的一种算法，其切割的标准是根据纯度来进行，每次切割都是为了让 分支内部纯度最大。最终，决策树不同的分支得到不同的（即树的叶。</p><p>12、作者：红色石头 公众号：AI有道（id：redstonewill） 上节课我们主要介绍了非线性分类模型，通过非线性变换，将非线性模型映射到另一 个空间，转换为线性模型，再来进行分类，分析了非线性变换可能会使计算复杂度增 加。本节课介绍这种模型复杂度增加带来机器学习中一个很重要的问题：过拟合 （overfitting）。 首先，我们通过一个例子来介绍什么bad generalization。假。</p><p>13、作者：红色石头 公众号：AI有道（id：redstonewill） 上一节课，我们主要探讨了当M的数值大小对机器学习的影响。如果M很大，那么就 不能保证机器学习有很好的泛化能力，所以问题转换为验证M有限，即最好是按照多 项式成长。然后通过引入了成长函数和dichotomy以及break point的概念，提 出2D perceptrons的成长函数是多项式级别的猜想。这就是本节课将要深入 探。</p>