笔记：机器学习——吴恩达 第一周

最新推荐文章于 2025-01-03 21:59:25 发布
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#机器学习 #吴恩达

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。

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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　　结论：通过比较，逻辑斯蒂模型比随机梯度下降模型在测试集上表现有更高的准确性，因为逻辑斯蒂采用解析的方式精确计算模型参数，而随机梯度下降采用估计值 　　特点分析：逻辑斯蒂对参数的计算采用精确解析的方法，计算时间长但是模型性能高，随机梯度下降采用随机梯度上升算法估计模型参数，计算时间短但产出的模型性能略低，一般而言，对于训练数据规模在10万量级以上的数据，考虑到时间的耗用，推荐使用随机梯度算法
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