吴恩达机器学习课程笔记：回归与分类

"吴恩达机器学习学习笔记" 吴恩达的机器学习课程是全球范围内非常受欢迎的在线教育课程，深入浅出地介绍了机器学习的基本概念和技术。机器学习是一门研究如何使计算机系统从数据中学习的学科，其核心是通过算法来构建模型，从而使计算机能够对未知数据进行预测或决策。 机器学习主要包含两大任务：回归（Regression）和分类（Classification）。回归任务是预测连续数值，如预测房价或股票价格；而分类任务则是将数据分配到预定义的类别中，如识别图像中的物体。 在机器学习中，损失函数（Loss Function）是一个重要的概念，它用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差距。损失函数的值越大，表明模型的预测效果越差。例如，简单的损失函数可能是一个平方误差函数，用于回归任务。在优化模型参数时，常常采用梯度下降（Gradient Descent）算法，通过计算损失函数关于参数的梯度来更新参数，以减小损失函数的值。 梯度下降是一种迭代方法，学习速率（η）是其关键参数，决定了参数更新的速度。对于单参数情况，如果梯度为正，则增加参数；若梯度为负，则减少参数。在多参数情况下，更新规则同样适用于所有参数。 机器学习的流程通常包括以下三个步骤：首先，建立一个包含未知参数的模型（如线性方程）；其次，定义一个损失函数来评估模型性能；最后，通过优化算法（如梯度下降）找到使损失函数最小化的参数，这一过程称为训练（Training）。 机器学习还可分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是最常见的，包括回归和分类两种类型，其中线性回归是一种基本的回归算法，通过拟合数据来预测连续变量。分类算法则试图将数据分配到预定义的类别中。 无监督学习则不同，它不依赖于标记数据，而是从数据中发现内在的结构。无监督学习主要包括聚类（Clustering）、异常检测（Anomaly Detection）和降维（Dimensionality Reduction）等。聚类算法如K-means，目的是将数据自动分成不同的群组，而异常检测则是识别数据集中的异常点。降维算法则是为了减少数据的复杂性，如主成分分析（PCA），它能在保留大部分信息的同时降低数据的维度。 总而言之，机器学习是一门涉及统计学、优化理论和计算机科学的多领域交叉学科，其目标是构建能够自我学习和改进的智能系统。通过理解并应用这些基本概念和算法，我们可以解决各种现实世界中的问题，从预测市场趋势到识别图像中的物体，甚至理解自然语言。