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斯坦福机器学习课程精华笔记:回归与模型详解
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更新于2024-07-18
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本资源是一份详尽的斯坦福大学机器学习课程个人笔记,由作者在2011年上半年学习CS229机器学习课程后整理而成。笔记内容涵盖了回归方法、判别模型、生成模型、支持向量机(SVM)、规则化与模型选择、聚类算法、概率模型如高斯混合模型和EM算法、在线学习、降维技术如主成分分析和独立成分分析、线性判别分析以及因子分析等核心主题。这些知识体系是基于Andrew Ng教授的讲义和视频,但作为个人学习笔记,可能存在错误和不足,作者强调读者应以官方资料为准,并鼓励深度学习者进一步探究或寻求专业人士的帮助。 回归方法是这部分的重点,它是一种有监督学习方法,目标是从离散的统计数据中建立数学模型,以进行预测或分类。线性回归是入门级概念,通过解决实际问题引入,随后介绍了误差分析。后续章节深入探讨了非线性问题的解决方案,如SVM,这是一种强大的分类器,利用最大间隔原则分割数据。 混合高斯模型和EM算法则涉及概率模型在复杂数据集上的应用,特别是当数据存在未标记部分时。在线学习则是关注实时数据更新下的模型调整,适合于不断变化的环境。降维方法如主成分分析和独立成分分析则是为了减少数据维度,提高模型效率。 值得注意的是,作者的学习方向偏向于分布式计算和大数据处理,未来博客内容可能会更多关注这些领域,但机器学习部分仍会持续分享。这份笔记不仅是学习资料,也是作者学习旅程的一部分,可供读者参考和进一步深化理解机器学习理论与实践。
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Logistic
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y=1 y=0
x y
Mitchell
4
NIPS call for papers
5000 35000 NIPS
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z {1,2,,k}
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n n
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