Stanford机器学习---第一讲 Introduction

最新推荐文章于 2021-10-13 22:22:02 发布
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本文介绍了机器学习在多个领域的实际应用案例，包括网页排名、图片分类、垃圾邮件过滤等，并探讨了监督学习与非监督学习的概念及具体应用场景。

==============Welcome================

1.微软和谷歌实现了机器学习算法来排行网页



2.FACEBOOK的图片分类程序也是用机器学习算法来做的



3.垃圾邮件过滤器




4.有时很难用具体的算法去解决上述问题，怎么办？---------让机器自己学着去解决。如直升机无人驾驶，手写字符识别，自燃语言处理，计算机视觉等等




5.数据是机器学习的关键：互联网数据+医疗数据+DNA数据+工程数据


6.亚马逊等大网站用机器学习算法来为不同用户进行服务定制


=====What is Machine Learning=======

1.定义：不需要编写特定的程序即可让计算机工作






=============Supervised Learning==============

1.选择直线或二次曲线去拟合，如何选？






2.连续回归  VS  离散分类



3.two features,可以无限维，用SVM去做！




==============UnSupervised Learning================

1. http://news.google.com/新闻聚类



2.各种应用





3.把背景音乐从数字声音中过滤，实现它仅用一行代码~~



















Coursera机器学习-第七周-Support Vector Machine
BD的笔记
06-13 6605
Large Margin Classification 支持向量机(Support vector machine)通常用在机器学习 (Machine learning)。是一种监督式学习 (Supervised Learning)的方法，主要用在统计分类 (Classification)问题和回归分析 (Regression)问题上。支持向量机属于一般化线性分类器，也可以被认为是提克洛夫规范化（Ti
图机器学习 - cs224w Lecture 1 & 2 - 图的性质及随机图
Step to a New World
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文章目录Lecture 1: IntroductionLecture 2: Properties and Random GraphDegree DistributionPath LengthClustering CoefficientConnectivityErdos-Renyi Random Graph ModelSmall-World ModelKronecker Graph Model 最近...
Stanford机器学习-Introduction
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Stanford机器学习---第一讲. Introduction of machine learning
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假期继续捡起Coursera上Andrew Ng的《Machine Learning》课程，去年同一时间学过一点点，这假期争取结课。    视频讲的内容还是蛮多的，写在讲义上的知识点太零散，每周的课程做一个梳理和总结，感兴趣的可以参考下滴~ 第一周 第一讲 引言(Introduction)  1.机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一；    机器学习是人工智能AI（Artific
Stanford机器学习课程-week1-Introduction & Linear Regression
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Stanford机器学习课程-week1-Introduction & Linear Regression Definition Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of  study that gives computers the ability to learn  without being explicitly programme
吴恩达-机器学习Coursera课程第一周测验
qq_40700822的博客
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Introduction 本篇参考：https://github.com/UtkarshPathrabe/Machine-Learning-Stanford-University-Coursera/blob/master/Week%2001/Weekly%20Quizzes/Quiz%2001.md 第 1 个问题 A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some perfor
Andrew NG 机器学习 笔记-week1-单变量线性回归
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Introduction Welcome What is Machine Learning Grew out of work in AI（机器学习源于人工智能领域） New capacity for computers（ML 已经发展成为计算机的一项新能力） Examples:(机器学习应用实例) Database mining Large datasets from g
【Stanford机器学习笔记】11-Unsupervised Learning
学习笔记
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【Stanford机器学习笔记】11-Unsupervised Learning
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比较全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。 《机器学习经典论文/survey合集》 介绍：看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有很多经典的机器学习论文值得仔细与反复的阅读。 《Brief History of Machine Learning》2 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍
Standord Andrew的机器学习课程项目 含答案
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这个是coursera上stanford机器学习大牛Andrew的部分课程项目，对于学习机器学习很有帮助。
机器学习 Machine Learning（by Andrew Ng）----第一章 引言(Introduction)
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Stanford Machine learning提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程,包括：监督学习（单参数线性回归/多参数线性回归，Logistic Regression，Regularization，支持向量机，核函数，神经网络）；无监督学习（聚类，降维，推荐系统，异常检测）；在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；Photo OCR）。所有内容均来自Coursera
Stanford机器学习---第四讲. Logistic回归 Logistic Regression
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==================Classification======================= 1.假设随Tumor Size变化，预测病人的肿瘤是恶性（malignant）还是良性（benign）的情况。 给出8个数据如下：     2.假设进行linear regression得到的hypothesis线性方程如上图中粉线所示，则可以确定一个thres
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