吴恩达机器学习笔记v4.21：斯坦福大学2014机器学习课程中文笔记

吴恩达机器学习笔记完整版v4.21 吴恩达机器学习笔记完整版v4.21是斯坦福大学2014年机器学习课程的个人笔记，涵盖了机器学习的基本概念、监督学习、无监督学习、深入学习等方面的知识。 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程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。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络） 监督学习是机器学习的主要任务之一，它的目标是学习一个函数，可以将输入映射到输出。监督学习的类型有很多，如回归、分类、排名等。参数算法和非参数算法是监督学习中两个主要的算法家族。支持向量机是一种常用的监督学习算法，核函数是支持向量机的核心组件。神经网络是另一种常用的监督学习算法，它可以模拟人类大脑的学习过程。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐） 无监督学习是机器学习的另一个主要任务，它的目标是学习数据的内在结构。聚类是无监督学习中的一种常用的算法，它可以将数据分为不同的簇。降维是无监督学习中的一种常用的算法，它可以将高维数据降低到低维数据。推荐系统是无监督学习中的一种常用的算法，它可以根据用户的行为推荐相关的物品。深入学习是无监督学习中的一种常用的算法，它可以学习数据的深入表示。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程） 机器学习的最佳实践是一个非常重要的主题，它可以帮助我们更好地应用机器学习技术。偏差/方差理论是机器学习的基础理论之一，它可以帮助我们理解机器学习模型的性能。机器学习和人工智能创新过程是一个非常重要的主题，它可以帮助我们更好地应用机器学习技术。 本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。