coursera上andrew ng的機器學習實在是太火了，最近有時間花費了20來天的時間（每天3小時左右）終於學習完了全部的課程，總結如下：
（1）適合入門，講的比較基礎，andrew講的很棒；
（2）裡面的習題相對比較容易，不過要認真揣摩每個英語單詞，不然容易犯錯；
（3）我是用matlab提交的程式設計作業，由於對matlab的命令不熟悉，真的是寫起語句來有些困難，接下來準備花費一點時間來學習matlab程式設計。
（4）紀念自己的第一門couesera課程！
52nlp couesera公開課筆記
（中文版學習筆記前半部分）
無知的我csdn部落格
（中文版學習筆記後半部分）
github jimlee(程式設計作業原碼)
Coursera華盛頓大學機器學習課程總結
一 基礎匯入課程 1 回歸 房價 2 分類 亞馬遜商品評價分類 二 回歸 模型 線性回歸 l1 l2正則化回歸 最近鄰回歸和核回歸 演算法 梯度下降 座標下降 概念 損失函式 偏差 方差折中 交叉驗證 稀疏性 過擬合 模型選擇 三 分類 模型 線性分類器 邏輯回歸分類器 svm 神經網路 核 決策樹...
機器學習入門 Coursera
1.解決方法 無論你是mac還是windows還是linux系統，系統中都會有乙個hosts檔案。這個檔案在各系統中的位址如下。1.mac系統 private etc hosts 2.linux系統 etc hosts 3.windows系統 c windows system32 drivers e...
Coursera 機器學習筆記（六）
主要為第八周內容 聚類 clustering 降維 聚類是非監督學習中的重要的一類演算法。相比之前監督學習中的有標籤資料，非監督學習中的是無標籤資料。非監督學習的任務是對這些無標籤資料根據特徵找到內在結構。聚類就是通過演算法把資料分成不同的簇 點集 k均值演算法是其中一種重要的聚類演算法。k均值演算...