機器學習 1

學習吳恩達機器學習1-3章

主要內容：對機器學習在生活中的應用做了介紹（郵件分類，新聞分類，疾病**，房價**）；機器學習演算法分類及簡要介紹；監督學習（supervised learning）中的單變數線性回歸（linear regression with one variable）；損失函式（cost function）；梯度下降演算法（grandient descent）；將梯度下降演算法應用到線性回歸中構建出第乙個機器學習演算法；矩陣的相關知識。

機器學習演算法：1、監督學習：特點：輸出的是值（例如房價**中輸出連續值房價；郵件分類中輸出的1或0）；2、非監督學習：特點：輸出的是將某些物件化為一類（例如**推送中根據你的瀏覽習慣推送與你習慣相符的內容）。

單變數的線性回歸: linear regression with one variable

hypothesis:

損失函式: cost function

梯度下降演算法：grandie descent

minimize

repeat until convergence

注意：simultaneous update

將梯度下降演算法應用到線性回歸中：

gradient descent convergence

linear regression model

h(x)=

把梯度演算法中的j()部分用線性回歸模型中的相應部分替代：

repeat until convergence

注意：simultaneous update

matrices and vectors

vector: an n x 1 matrix

機器學習 1

基本問題的經典演算法 分類 svm 最大熵 adaboost 分類回歸樹 隨機森林 回歸 分類回歸樹 隨機森林 gbdt 排序 gbrank 聚類 k means 結構標註 隱馬爾可夫模型 條件隨機場。機器學習 表示 演算法 特徵的表示 評價 loss cost評價演算法好壞的函式 優化 尋找使評價...

機器學習（1）

定義 回歸是指把實函式在樣本點附近加以近似的有監督的函式近似問題。這裡，我們來考慮一下以d次方的實數向量x作為輸入，實數值y作為輸出的函式 y f x 的學習問題，在監督學習裡，這裡的函式關係f是未知的，作為輸入數出 樣本 上標為n,下標為1 是已知的。定義 分類是指對已指定的模式進行有監督的模型識...

1機器學習

1.python環境和pip list 3.什麼是機器學習，有哪些分類？結合案例，寫出你的理解。機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋概率論知識，統計學知識，近似理論知識和複雜演算法知識，使用計算機作為工具並致力於真實實時的模擬人類學習方式，並將現有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率.機器學習有下面...