Andrew Ng深度学习讲义：从基础到归一化与多项式回归

Andrew Ng深度学习讲义是一份由Coursera平台上著名教授Andrew Ng讲解的机器学习课程笔记。该讲义主要涵盖了一系列关键的深度学习基础知识和实用技术，适合初学者和进阶者深入理解机器学习的核心概念。 在第一周，课程首先介绍了机器学习的基础概念，包括何为机器学习，以及监督学习（如线性回归中的单变量和多变量案例）和非监督学习的区别。监督学习通过有标签的数据训练模型，如单变量线性回归通过最小化代价函数并通过梯度下降法优化模型参数，以便找到最佳拟合直线。多变量线性回归则扩展到了多个特征，涉及了多元梯度下降和特征缩放等技术。 第二部分深入探讨了多项式回归和正规方程，这两者都是为了处理非线性关系，多项式回归通过增加特征的复杂度来适应数据的弯曲趋势，而正规方程提供了一种更高效求解线性回归参数的方法。 第三周转向分类问题，具体是逻辑回归，它是监督学习中的一个经典算法，用于解决二分类问题。课程介绍了逻辑回归的建模过程、决策边界的概念以及如何处理多类分类。此外，课程还引入了归一化这一重要步骤，它用于解决过拟合问题，通过添加正则化项到代价函数中，防止模型过于复杂而过度适应训练数据。 归一化是整个课程中的一个重要环节，它涉及到数据预处理，通过标准化或缩放数据，使得不同特征的尺度保持一致，从而提高模型的稳定性和性能。课程详细讲解了正则化是如何通过调整学习率和代价函数来防止过拟合的，同时展示了正则化线性回归的具体应用。 Andrew Ng深度学习讲义以实用和理论相结合的方式，全面介绍了机器学习的基本方法和实践技巧，不仅适合初学者系统学习，也适合专业人士提升和深化对深度学习的理解。通过这些笔记，读者将能够掌握线性回归、多项式回归、逻辑回归等基础模型的实现与调优，以及如何有效地处理数据预处理和模型复杂度控制等问题。