机器学习笔记：吴恩达详解线性回归、逻辑回归、支持向量机等

机器学习笔记 机器学习是人工智能领域中一个非常重要的分支，它的应用范围非常广泛，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到 OCR技术。吴恩达机器学习笔记对机器学习的基础概念和技术进行了详细的讲解，涵盖了线性回归、逻辑回归、支持向量机、主成分分析、异常检测、推荐系统和 OCR 技术等多个方面。 **线性回归** 线性回归是机器学习中最基本的模型之一，它的目标是找到一条直线，使其能够最好地拟合训练数据。线性回归模型可以表示为： y = θ0 + θ1x + ε 其中，y 是响应变量，x 是自变量，θ0 和 θ1 是模型参数，ε 是误差项。 代价函数是衡量模型好坏的指标，平方差成本函数是常用的代价函数之一： J(θ) = (1/2) \* ∑(y - (θ0 + θ1x))^2 梯度下降法是找到代价函数最小值的常用方法，它的过程是从一个初始点出发，不断地更新参数θj，使代价函数值不断减小，直到收敛。 **梯度下降法** 梯度下降法是机器学习中一种常用的优化算法，它的目标是找到代价函数的最小值。梯度下降法的公式为： θj := θj - α \* ∂J/∂θj 其中，α 是学习速率，∂J/∂θj 是代价函数对参数θj 的偏导数。 在梯度下降法中，学习速率α 的取值非常重要。如果α 太小，收敛速度会很慢；如果α 太大，可能会导致无法收敛。 **多元线性回归模型** 多元线性回归模型是线性回归模型的扩展，它可以处理多个特征输入的情况。多元线性回归模型可以表示为： y = θ0 + θ1x1 + θ2x2 + … + θnxn 其中，x1, x2, …, xn 是多个特征输入，θ0, θ1, θ2, …, θn 是模型参数。 **特征缩放法** 特征缩放法是机器学习中一种常用的预处理方法，它的目标是将特征值约束到一个共同的范围内，以提高模型的收敛速度和稳定性。常用的特征缩放法有均值归一化和标准化。 **结论** 吴恩达机器学习笔记对机器学习的基础概念和技术进行了详细的讲解，涵盖了线性回归、逻辑回归、支持向量机、主成分分析、异常检测、推荐系统和 OCR 技术等多个方面。机器学习是人工智能领域中一个非常重要的分支，它的应用范围非常广泛。