Machine Learning

目录

第一周

1.1 Supervised Learning

1.2 Unsupervised Learning

1.3 损失函数Cost function

第2周 回归

2.1 多维特征

2.2 向量化-part-1

2.3 向量化-part-2

2.4 用于多元线性回归的的梯度下降法

第3周 分类

3.1 动机与目的

3.2 逻辑回归 

第一周

1.1 Supervised Learning

Types:

one: regression

two: classfication

1.2 Unsupervised Learning

types:

one: Clustering algorithm：finding articles（similar words）

two: Anomaly detection： find unusual data points

1.3 损失函数Cost function

均方误差函数

第2周 回归

2.1 多维特征

2.2 向量化-part-1

2.3 向量化-part-2

2.4 用于多元线性回归的的梯度下降法

An alternative to gradient descent

Normal equation

第3周 分类

3.1 动机与目的

 引出决策边界，逻辑回归---->用于分类

3.2 逻辑回归