没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
机器学习个人笔记完整版v4.2(包含目录)
5星 · 超过95%的资源 需积分: 9 16 下载量 70 浏览量
2017-10-30
18:44:31
上传
评论
收藏 1.54MB PDF 举报
温馨提示
试读
197页
斯坦福大学机器学习个人笔记完整版,v4.2版本,包含目录
资源推荐
资源详情
资源评论
0
1
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
1.6
1.7
1.8
1.9
1.10
1.11
1.12
1.13
1.14
1.15
1.16
1.17
1.18
2
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
2.9
TableofContents
机器学习个人笔记完整版v4.2
第1周
1.2机器学习是什么?
一、引言(Introduction)1.1欢迎
1.3监督学习
1.4无监督学习
二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)2.1模型表示
2.2代价函数
2.3代价函数的直观理解I
2.4代价函数的直观理解II
2.5梯度下降
2.6梯度下降的直观理解
2.7梯度下降的线性回归
2.8接下来的内容
三、线性代数回顾(LinearAlgebraReview)3.1矩阵和向量
3.2加法和标量乘法
3.3矩阵向量乘法
3.4矩阵乘法
3.5矩阵乘法的性质
3.6逆、转置
第2周
四、多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)
4.1多维特征
4.2多变量梯度下降
4.3梯度下降法实践1-特征缩放
4.4梯度下降法实践2-学习率
4.5特征和多项式回归
4.6正规方程
4.7正规方程及不可逆性(可选)
五、Octave教程(OctaveTutorial)5.1基本操作
机器学习个人笔记完整版v4.2
2
2.10
2.11
2.12
2.13
2.14
2.15
3
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
3.7
3.8
3.9
3.10
3.11
4
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
5
5.1
5.2
5.3
5.4
5.5
5.6
5.7
5.2移动数据
5.3计算数据
5.4绘图数据
5.5控制语句:for,while,if语句
5.6向量化
5.7工作和提交的编程练习
第3周
六、逻辑回归(LogisticRegression)6.1分类问题
6.2假说表示
6.3判定边界
6.4代价函数
6.5简化的成本函数和梯度下降
6.6高级优化
6.7多类别分类:一对多
七、正则化(Regularization)7.1过拟合的问题
7.2代价函数
7.3正则化线性回归
7.4正则化的逻辑回归模型
第4周
第八、神经网络:表述(NeuralNetworks:Representation)8.1非线性假设
8.2神经元和大脑
8.3模型表示1
8.4模型表示2
8.5特征和直观理解1
8.6样本和直观理解II
8.7多类分类
第5周
九、神经网络的学习(NeuralNetworks:Learning)9.1代价函数
9.2反向传播算法
9.3反向传播算法的直观理解
9.4实现注意:展开参数
9.5梯度检验
9.6随机初始化
9.7综合起来
机器学习个人笔记完整版v4.2
3
5.8
6
6.1
6.2
6.3
6.4
6.5
6.6
6.7
6.8
6.10
6.11
6.12
6.13
6.9
7
7.1
7.2
7.3
7.4
7.5
7.6
8
8.1
8.2
8.3
8.4
8.5
8.6
8.7
8.8
8.9
8.10
9.8自主驾驶
第6周
十、应用机器学习的建议(AdviceforApplyingMachineLearning)
10.1决定下一步做什么
10.2评估一个假设
10.3模型选择和交叉验证集
10.4诊断偏差和方差
10.5归一化和偏差/方差
10.6学习曲线
10.7决定下一步做什么
十一、机器学习系统的设计(MachineLearningSystemDesign)11.1首先要做什么
11.2误差分析
11.3类偏斜的误差度量
11.4查全率和查准率之间的权衡
11.5机器学习的数据
第7周
十二、支持向量机(SupportVectorMachines)12.1优化目标
12.2大边界的直观理解
12.3数学背后的大边界分类(可选)
12.4核函数1
12.5核函数2
12.6使用支持向量机
第8周
十三、聚类(Clustering)13.1无监督学习:简介
13.2K-均值算法
13.3优化目标
13.4随机初始化
13.5选择聚类数
十四、降维(DimensionalityReduction)14.1动机一:数据压缩
14.2动机二:数据可视化
14.3主成分分析问题
14.4主成分分析算法
14.5选择主成分的数量
机器学习个人笔记完整版v4.2
4
8.11
8.12
9
9.1
9.2
9.3
9.4
9.5
9.6
9.7
9.8
9.9
9.10
9.11
9.12
9.13
9.14
10
10.2
10.3
10.4
10.5
10.6
10.7
10.8
10.9
10.10
10.11
10.12
10.1
14.6重建的压缩表示
14.7主成分分析法的应用建议
第9周
十五、异常检测(AnomalyDetection)15.1问题的动机
15.2高斯分布
15.3算法
15.4开发和评价一个异常检测系统
15.5异常检测与监督学习对比
15.6选择特征
15.7多元高斯分布(可选)
15.8使用多元高斯分布进行异常检测(可选)
十六、推荐系统(RecommenderSystems)16.1问题形式化
16.2基于内容的推荐系统
16.3协同过滤
16.4协同过滤算法
16.5向量化:低秩矩阵分解
16.6推行工作上的细节:均值归一化
第10周
十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习
17.2随机梯度下降法
17.3小批量梯度下降
17.4随机梯度下降收敛
17.5在线学习
17.6映射化简和数据并行
十八、应用实例:图片文字识别(ApplicationExample:PhotoOCR)
18.1问题描述和流程图
18.2滑动窗口
18.3获取大量数据和人工数据
18.4上限分析:哪部分管道的接下去做
十九、总结(Conclusion)19.1总结和致谢
机器学习个人笔记完整版v4.2
5
剩余196页未读,继续阅读
资源评论
- zhgh11002019-01-16资料很有条理,适合学习
veigarV
- 粉丝: 1
- 资源: 5
上传资源 快速赚钱
- 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
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功