斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记

这些文件涵盖了斯坦福大学机器学习课程中的核心概念，主要集中在深度学习、监督学习以及无监督学习的方法。以下是对每个文件内容的详细概述： 1. **线性回归、logistic回归和一般回归.pdf**：这部分内容介绍了基础的统计建模技术。线性回归用于预测连续变量，通过最小二乘法来拟合数据。Logistic回归则是处理二分类问题的常用方法，通过sigmoid函数将线性组合转换为0-1之间的概率。一般回归则扩展了这些概念，包括多项式回归和岭回归等，用于处理非线性关系。 2. **支持向量机SVM（上）、（下）.pdf**：支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，用于分类和回归分析。它通过构建最大间隔超平面来划分数据，优化决策边界。SVM还引入了核技巧，如高斯核（RBF），使数据能够在高维空间中进行非线性分类。 3. **判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf**：判别模型直接学习决策边界，而生成模型则学习数据的联合分布。朴素贝叶斯是生成模型的一种，假设特征之间相互独立，并基于贝叶斯定理进行预测。 4. **规则化和模型选择.pdf**：规则化是防止过拟合的关键技术，如L1和L2正则化。模型选择涉及在不同复杂度模型间做出选择，通常使用交叉验证和各种性能度量（如准确率、精确率、召回率和F1分数）来评估。 5. **K-means聚类算法.pdf**：K-means是一种无监督学习算法，用于发现数据的自然聚类结构。算法通过迭代更新簇中心和重新分配数据点来最小化簇内的平方误差和。 6. **混合高斯模型和EM算法.pdf**：混合高斯模型是用于建模多元高斯分布的概率模型，常用于密度估计和聚类。EM（期望最大化）算法用于参数估计，在有隐藏变量的情况下寻找模型的最大似然估计。 7. **EM算法.pdf**：EM算法是统计学中的一种迭代方法，用于找到含有隐变量的概率模型的最大似然估计。在处理不完全数据集时，EM算法交替执行期望（E）步骤和最大化（M）步骤，逐步提高模型的对数似然。 这些笔记详细地阐述了机器学习领域中的关键概念，从基础的线性模型到复杂的非线性分类器，再到无监督学习的聚类方法，都是深度学习研究者和实践者不可或缺的基础知识。通过深入理解这些材料，可以增强对机器学习模型的理解和应用能力。