【文件属性】：
文件名称：Machine-Learning-Notes:吴安德（Andrew Ng）的机器学习课程讲义
文件大小：103.67MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-08 18:27:50
collection notes summarization maching-learning
机器学习笔记
收集了我的手写笔记，讲义pdf以及在解决问题中应用ML的技巧。 资源主要来自 ， 和等在线课程平台。
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PCA：确定主要组件的数量
使用t-SNE可视化高二值化数据
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机器学习笔记
Andrew Ng在Coursera上的机器学习课程中的手写笔记和讲义pdf。
第一周：只有一个变量的线性回归
机器学习的定义
有监督/无监督学习
一变量线性回归
成本函数，学习率
批次梯度下降
第2周：具有多个变量的线性回归
多变量线性回归
正态方程法
向量化
第三周：逻辑回归和正则化
分类
逻辑回归：假设表示，决策边界，成本函数，梯度下降。
优化算法：共轭梯度，BFGS，L-BFGS
多类别分类：一对多分类
过度拟合：减少特征空间； 正则化。
正则化和正则化线性/逻辑回归，梯度下降
第4周：神经网络：表示形式
非线性假设
动机，代表
前向传播算法
学习功
【文件预览】：
Machine-Learning-Notes-master
----HandWrittenNotes()
--------WEEK4-Neural Networks_Representation.pdf(2.77MB)
--------WEEK1-Linear Regression With One Variable.pdf(3.01MB)
--------WEEK9-Anomaly Detection.pdf(11.62MB)
--------WEEK7-Support Vector Machines.pdf(8.73MB)
--------WEEK10-Large Scale Machine Learning .pdf(5.08MB)
--------WEEK2-Linear Regression with Multiple Variables .pdf(2.3MB)
--------WEEK5-Neural Networks Learning .pdf(5.49MB)
--------WEEK3-Logistic Regression and Regularization .pdf(7.48MB)
--------WEEK8-Unsupervised Learning and PCA.pdf(8.62MB)
--------WEEK11-Application Example Photo OCR.pdf(1.59MB)
--------WEEK6-Evaluate a Learning Algorithm .pdf(9.56MB)
----README.md(17KB)
----LectureSlides()
--------Week8-Lecture14-Dimentionality_Reduction_and_PCA.pdf(1.61MB)
--------Week11-Lecture18-Example_Photo_OCR.pdf(1.97MB)
--------Week7-Lecture12-Support_Vector_Machines.pdf(2.3MB)
--------Week6-Lecture11-Machine_Leanring_System_Design_and_Error_Analysis.pdf(498KB)
--------Week3-Lecture7-Overfitting_and_Regularization.pdf(3.23MB)
--------Week8-Lecture13-Unsupervised_Learning_Clustering.pdf(2.17MB)
--------Week1-Lecture2-Model_Representation.pdf(2.88MB)
--------Week1-Lecture3-Matrices_and_Vectors.pdf(1.8MB)
--------Week5-Lecture9-Neural_Networks_Learning.pdf(3.39MB)
--------Week2-Lecture4-Linear_Regression_with_Multiple_Variables.pdf(1.7MB)
--------Week3-Lecture6-Logistic_Regression_Classification.pdf(2.12MB)
--------Week9-Lecture16-Recommender_Systems.pdf(1.42MB)
--------Week9-Lecture15-Unsupervised_Learning_Anomaly_Detection.pdf(3.33MB)
--------Week2-Lecture5-Octave_Tutorial.pdf(242KB)
--------Week6-Lecture10-Advice_For_Applying_Machine_Learning.pdf(1.48MB)
--------Week1-Lecture1-Introduction.pdf(3.3MB)
--------Week4-Lecture8-Neural_Networks_Representation.pdf(4.97MB)
--------Week10-Lecture17-Large_Scale_Machine_Learning.pdf(1.98MB)