斯坦福大学机器学习CS229课程讲义（2019秋）：监督学习与深度学习概述

斯坦福大学的机器学习课程CS229（秋季2019）是一门由Tanujit Chakrabarti编写的系列讲座笔记，这些笔记旨在配合广受欢迎的2018年CS229课程视频学习，无需积分。该课程涵盖了丰富的机器学习主题，深入浅出地探讨了监督学习、无监督学习和强化学习等多个核心概念。 在监督学习部分，讲座首先介绍了线性回归和逻辑回归，这两种方法用于预测数值型和分类问题，它们基于已知输入与输出之间的关系进行学习。数据集如波特兰47个房屋的居住面积和价格实例被用来说明如何运用这些技术进行房价预测，通过分析特征与目标变量的关联，模型可以估计新数据的房价。 生成学习算法和判别分析是接下来讨论的主题，它们关注的是从数据中推断出潜在的概率分布或决策边界，以进行数据生成或类别划分。这包括理解概率密度函数和最大似然估计在模型构建中的作用。 接着，课程转向了核方法和支持向量机（SVM），这是一种强大的工具，通过将数据映射到高维空间来处理非线性问题，通过找到最优超平面实现分类和回归。 统计学习理论的基础被详尽讲解，涉及模型泛化能力、过拟合和欠拟合的概念，以及如何通过正则化和模型选择来优化模型的性能。 深度学习是另一个关键部分，包括反向传播算法，它是训练神经网络的关键步骤，以及深度学习如何通过多层非线性变换解决复杂问题。无监督学习领域，如k-means聚类，用于数据的分组和模式识别，而混合高斯模型和 Expectation-Maximization (EM) 算法展示了概率模型的联合估计。 此外，课程还涵盖因子分析、主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），这些降维技术有助于理解和处理多变量数据的结构。最后，介绍了弱学习和提升算法，如AdaBoost，这些方法通过组合多个简单的学习器形成更强大的预测模型。 整个课程的参考资料包括官方课程网站cs229.stanford.edu提供的课程大纲和See.Stanford.Edu提供的课程材料，进一步丰富了学习者的理解。这些笔记是由Andrew Ng教授稍微更新的，直至2019年4月3日，为想要深入理解机器学习理论和实践的学生提供了一个全面的学习资源。