斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记加原始笔记（吴恩达NG）.zip

这些文件涵盖了斯坦福大学吴恩达教授机器学习课程的一些核心概念和算法，下面将对这些知识点进行详细解读。 1. **线性回归、logistic回归和一般回归**：线性回归是预测连续变量的最基础模型，通过找到最佳拟合直线来预测目标值。而逻辑回归（Logistic Regression）是一种分类方法，它通过线性回归的结果应用Sigmoid函数转化为概率。一般回归（Generalized Linear Models）是线性回归和逻辑回归的扩展，包括了各种因变量与误差项的关系模型。 2. **判别模型与生成模型**：判别模型直接学习决策边界，如SVM、决策树等，目标是找到最大化类别间距离的分类面。生成模型如朴素贝叶斯，不仅学习决策边界，还学习数据的联合概率分布，然后用此分布来预测类别。 3. **朴素贝叶斯方法**：基于贝叶斯定理的分类方法，假设特征之间相互独立，因此称为“朴素”。虽然在实际问题中这一假设往往过于简化，但在许多情况下仍能取得良好效果。 4. **支持向量机SVM（Support Vector Machines）**：SVM是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的 hyperplane，能够使两类样本间隔最大化。分为线性和非线性两种，非线性SVM通过核函数映射实现。 5. **规则化和模型选择**：规则化是防止过拟合的重要手段，通过添加惩罚项限制模型复杂度，如L1和L2规则化。模型选择是指在不同模型之间进行比较，选择最优的模型，通常基于交叉验证和模型复杂度之间的折衷。 6. **K-means聚类算法**：K-means是一种简单有效的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇间的相似度较低。 7. **混合高斯模型和EM算法**：混合高斯模型（GMM）是概率模型，假设数据由多个高斯分布混合生成。EM（Expectation-Maximization）算法是一种迭代方法，用于估计GMM参数，同时处理缺失数据或隐含变量。 8. **EM算法**：EM算法主要用于含有隐变量的概率模型参数估计，通过E步（期望）和M步（最大化）交替迭代，逐步提高模型的似然性。 这些笔记覆盖了机器学习中的基础理论、常用算法及其背后的数学原理，对于深入理解机器学习有着重要作用。通过吴恩达教授的课程，你可以系统地学习并掌握这些知识，提升你在机器学习领域的专业素养。