Stanford CS229机器学习作业1：监督学习

"Stanford CS229 PS1 是斯坦福大学机器学习课程CS229的第一份作业，涉及监督学习的主题，适用于2017年秋季学期。作业需在规定日期前通过Gradescope平台提交，并鼓励学生在Piazza论坛上提问。提交内容包括编程代码、评论和所需绘制的图形。" 这篇描述涉及到的知识点主要围绕机器学习和学术规范： 1. **监督学习(Supervised Learning)**: 这是机器学习的一个主要分支，其中算法通过已有的标记数据（即输入与对应正确输出的数据对）来学习模型，以便在未来对新数据进行预测。问题集中的监督学习可能涵盖线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。 2. **斯坦福大学CS229课程**: 这是全球知名的学习机器学习的课程，由顶尖学者教授，其作业和教学内容广泛涵盖了机器学习的基础理论和实践应用。 3. **编程实践**: 作业要求学生编写代码来实现特定的机器学习算法或解决相关问题。常见的编程语言可能是Python，使用诸如NumPy、Pandas、Scikit-learn等库，或者使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 4. **学术交流与合作**: 学生被鼓励在Piazza论坛上提问，这是一种在线讨论平台，有助于促进学术交流和团队协作。同时，作业提交和交流必须遵循协作和荣誉守则，强调学术诚信。 5. **作业提交规范**: 学生必须在截止日期前提交电子版PDF文件，过期提交将消耗允许的迟交天数。提交内容应包含源代码（带注释）和可能需要的图表，如果使用LaTeX排版，可以提高可读性和专业性。 6. **时间管理**: 提交截止日期为10月18日，但考虑到迟交天数，最晚可延迟到10月21日。不过，及时提交以避免消耗迟交天数。 7. **学术政策**: 学生需要阅读并理解课程手册中的协作和荣誉政策，这通常涉及到抄袭、作弊以及如何合适地引用和合作。 通过完成这样的作业，学生不仅能够深入理解机器学习的理论，还能提高实际操作和解决问题的能力，为未来在金融、大数据等领域应用机器学习技术打下坚实基础。