Coursera机器学习课程笔记：从线性回归到逻辑回归

"这是一份来自Coursera课程的机器学习笔记，由Andrew NG教授讲解，由Yuval W整理。笔记涵盖了机器学习的基础概念、监督学习、无监督学习、线性回归（包括单变量和多变量）、梯度下降、线性代数、逻辑回归以及正则化等内容。" 在《机器学习笔记》中，首先介绍了机器学习的基本定义。机器学习是人工智能的一个分支，其目标是让计算机通过经验学习和改进，而无需显式编程。笔记详细阐述了两种主要的学习类型：监督学习和无监督学习。 监督学习是机器学习中的一种常见方法，它涉及到通过已标记的训练数据来预测未知数据的输出。在笔记中，线性回归作为监督学习的一个例子被深入探讨。线性回归模型用于预测连续变量，其核心是模型表示、成本函数和梯度下降算法。模型表示是建立输入与输出之间关系的线性方程；成本函数衡量模型预测的误差；梯度下降是一种优化算法，用于最小化成本函数，以找到最佳的模型参数。 线性代数部分涵盖了矩阵的加法、标量乘法、矩阵向量乘法、矩阵矩阵乘法、矩阵的逆以及矩阵转置等基本概念，这些都是理解线性回归和后续高级机器学习算法的基础。 笔记接着讨论了多变量线性回归，增加了处理多个特征的能力。为了有效地应用梯度下降，进行了特征缩放和调整学习率的实践建议。此外，笔记还介绍了多项式回归，以处理非线性关系，并引入了正常方程，作为求解线性回归问题的另一种方法，它避免了迭代过程。 逻辑回归是用于分类问题的监督学习算法，笔记中详细描述了分类问题的建模、决策边界、成本函数以及多类分类。这里还涉及到了正则化，它是防止过拟合的重要技术，通过在成本函数中添加惩罚项来限制模型复杂度。 这份笔记提供了一个全面的机器学习入门指南，涵盖了从基础理论到实际应用的关键概念，适合对机器学习感兴趣的初学者和Coursera课程的学生参考学习。