笔记：机器学习——吴恩达 第一周

最新推荐文章于 2023-04-25 15:39:17 发布
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这篇笔记介绍了机器学习的基础概念，包括吴恩达课程中的监督学习和无监督学习。监督学习分为回归问题和分类问题，如单变量线性回归。无监督学习则涉及聚类。此外，文章详细讲解了线性回归模型表示、代价函数及其直观理解，并引入了梯度下降算法作为求解最小化问题的方法。

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课程目录

一、 引言(Introduction)
1.1 欢迎
1.2 机器学习是什么？
1.3 监督学习
1.4 无监督学习

二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)
2.1 模型表示
2.2 代价函数
2.3 代价函数的直观理解I
2.4 代价函数的直观理解II
2.5 梯度下降
2.6 梯度下降的直观理解
2.7 梯度下降的线性回归
2.8 接下来的内容

三、线性代数回顾(Linear Algebra Review)
3.1 矩阵和向量
3.2 加法和标量乘法
3.3 矩阵向量乘法
3.4 矩阵乘法

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