2023吴恩达机器学习新版课程笔记

课程链接：https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction 本笔记为吴恩达2023新版课程笔记，笔记内容通俗易懂，为本人学习时所作，因本人能力有限，笔记中难免存在错误，欢迎大家批评指正！ 《吴恩达2023新版机器学习课程笔记概述》 吴恩达的机器学习课程是全球最受欢迎的在线教育课程之一，2023年的新版课程依然保持着深度与易懂的特性。本笔记主要涵盖了监督学习和无监督学习的基础概念，以及线性回归、代价函数、梯度下降等相关技术。 在监督学习中，我们处理的是有标签的数据。例如，预测房价问题，其中输入是房子的面积等特征，输出是已知的价格。监督学习分为两类：回归问题，如预测连续数值；分类问题，如判断肿瘤是良性还是恶性，它涉及从有限类别中预测输出。 无监督学习则是在没有标签的情况下学习数据的结构。例如，通过对数据进行聚类分析，可以发现隐藏的模式或群体。虽然无法直接预测，但可以帮助我们理解数据的内在关系。 线性回归是监督学习中的基本方法，它尝试找到一条直线（或多条直线，称为多元线性回归）来最佳拟合数据。代价函数是评估模型拟合程度的关键，通常采用最小均方误差。梯度下降是一种优化算法，通过沿着代价函数的梯度方向更新参数，寻找局部最优解。然而，由于梯度下降可能陷入局部最优，初始参数的选择至关重要。 学习率α控制着参数更新的步长，其大小直接影响算法的收敛速度和稳定性。批量梯度下降是最常见的优化策略，每次迭代都要遍历整个训练集。特征缩放是提升算法效率的手段，通过标准化特征使其落在相似的尺度上，加速梯度下降的收敛。 线性回归的代价函数通常是凸函数，保证了梯度下降能找到全局最优解。而逻辑回归，用于分类问题，它解决了线性回归不能处理0和1标签的问题。逻辑回归的假设函数是Sigmoid函数，其输出值在0到1之间，代表概率。决策边界由假设函数的参数决定，可以适应复杂的分类任务。代价函数采用了对数似然损失函数，对误分类的情况给予高代价，以优化模型性能。 总结来说，吴恩达的2023版机器学习课程笔记深入浅出地讲解了机器学习的基本原理和技术，为初学者提供了宝贵的资源。通过理解这些概念，学习者能够掌握解决实际问题的基础工具，并进一步探索更复杂的机器学习算法。