本課程是由斯坦福機器學習大牛andrew ng主講的，對我這樣的菜鳥很有用，可以作為機器學習入門的一門課程。
課程**：
課程完全免費，每年會開幾次課，只要註冊成為coursera使用者，找到machine learning課程就可以跟著課程節奏學習，跟在學校學習一樣一樣的，每節課有對應的作業和程式設計實驗，需要在規定的時間內完成，逾期提交作業或實驗將扣除你每次成績的20%分數，課程結束後，如果總成績在80分以上，可以獲得由ng頒發的課程結業證書，成就感十足的。
本人在6月份完成此課程，接下會總結自己在此課程中學習到的知識，也方便後期複習。
Andrew NG 機器學習課程筆記（一）
機器學習的動機與應用 題記 之前看過andrew ng 的機器學習課程，但沒有系統的整理與歸納，現在感覺有些東西遺忘了，於是準備每天花一些時間重溫一下同時爭取每天整理一節課的筆記，由於很多內容是自己理解或者在網上尋找各種資料得出的結論，難免有不足之處，還望讀者指正。今天是母親節，祝天下的媽媽們節日快...
Andrew NG機器學習課程筆記（六）
支援向量機 1 1.這一節andrew老師回顧了上一節的樸素貝葉斯，然後提了下神經網路，接著就是重頭戲支援向量機了。支援向量機是一種二分類模型，他的基本模型時定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使他有別於感知機，支援向量機還包括核技巧，這使他成為實質上的非線性分類器。支援向量機的學習策略...
Andrew Ng機器學習課程9 補充
首先要說的還是這個bias variance trade off，乙個hypothesis的generalization error是指的它在樣本上的期望誤差，這個樣本不一定是在training set中的。所以出現了兩部分的誤差，bias是指的是偏差，未能捕獲由資料展示出的結構，underfit，...