斯坦福CS229机器学习笔记:从线性回归到SVM
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/star.98a08eaa.png)
"这是一份详细的斯坦福大学机器学习课程笔记,涵盖了从基础的线性回归到复杂的增强学习等多个主题,由个人学习整理而成,基于Andrew Ng教授的课程内容,并结合了其他论文和资料。笔记内容包括:线性回归、逻辑回归、一般回归、判别模型、生成模型、朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、规则化与模型选择、K-means聚类、混合高斯模型、EM算法、在线学习、主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、线性判别分析(LDA)、因子分析、增强学习、典型关联分析以及偏最小二乘法回归。笔记中可能存在的错误需要读者自行校对,作者建议遇到问题时查阅原讲义和视频,或寻求专家帮助。" 这篇笔记详细阐述了机器学习领域的多个重要概念和技术。首先,线性回归是基础的预测模型,用于建立输入特征与输出之间的线性关系,以进行连续值的预测。接着,logistic回归扩展了线性回归,适用于二分类问题,通过sigmoid函数将预测值转化为0和1之间的概率。 在回归问题的基础上,笔记讨论了判别模型与生成模型的区别。判别模型直接学习决策边界,如逻辑回归,而生成模型如朴素贝叶斯,不仅学习决策边界,还学习数据的联合分布。 支持向量机(SVM)是一种强大的分类器,分为上下两部分详细讲解。它通过构造最大边距超平面来划分数据,能处理高维数据,并具有泛化能力。 规则化和模型选择是防止过拟合的关键,通过正则化项限制模型复杂度,如L1和L2正则化。K-means聚类是一种无监督学习方法,用于发现数据的自然群组结构。 混合高斯模型和EM(期望最大化)算法在处理混合分布数据时特别有用,EM算法用于参数估计,在不知道隐藏变量的情况下最大化似然性。 在线学习是处理大规模数据流的有效方法,每次迭代只考虑一个样本,适合实时更新模型。主成分分析(PCA)用于降维,保留数据的主要变化;独立成分分析(ICA)旨在找到信号的原始独立源;线性判别分析(LDA)和因子分析分别用于特征选择和结构分析。 增强学习探讨了如何让智能体通过与环境交互来学习最优策略,而典型关联分析则关注于发现变量之间的相互依赖关系。最后,偏最小二乘法回归是多元回归的一种变体,用于处理多重共线性问题。 这份笔记是深入理解和应用机器学习技术的重要参考资料,对于希望系统学习机器学习理论和实践的学生和专业人士来说,具有很高的价值。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/9963442/bg10.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/9963442/bg11.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/9963442/bg12.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/9963442/bg13.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/9963442/bg14.jpg)
剩余136页未读,继续阅读
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/1395f5c500794bbc9bff8df114b166c0_gaifertrertre.jpg!1)
- 粉丝: 3
- 资源: 21
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- Lombok 快速入门与注解详解
- SpringSecurity实战:声明式安全控制框架解析
- XML基础教程:从数据传输到存储解析
- Matlab实现图像空间平移与镜像变换示例
- Python流程控制与运算符详解
- Python基础:类型转换与循环语句
- 辰科CD-6024-4控制器说明书:LED亮度调节与触发功能解析
- AE particular插件全面解析:英汉对照与关键参数
- Shell脚本实践:创建tar包、字符串累加与简易运算器
- TMS320F28335:浮点处理器与ADC详解
- 互联网基础与结构解析:从ARPANET到多层次ISP
- Redhat系统中构建与Windows共享的Samba服务器实战
- microPython编程指南:从入门到实践
- 数据结构实验:顺序构建并遍历链表
- NVIDIA TX2系统安装与恢复指南
- C语言实现贪吃蛇游戏基础代码
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)