吴恩达机器学习笔记~斯坦福公开课笔记！

机器学习是计算机科学的一个分支，它使得计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需进行明确的编程。吴恩达教授在斯坦福大学开设的机器学习课程是该领域的经典入门课程，深受广大学生和从业人员的欢迎。本笔记是根据吴恩达教授的课程内容进行整理的，涵盖了机器学习的基本概念、算法以及应用建议等。 在机器学习介绍部分，课程首先解释了什么是机器学习，它指的是使计算机具备从经验中学习的能力，并且无需使用明确的指示就可以改进性能。机器学习可分为两大类：监督学习和非监督学习。监督学习指的是训练数据集包括输入和正确输出的例子，学习算法的目的是找到一个模型，可以将输入映射到正确的输出。非监督学习则是处理没有标签的数据，即数据只有输入没有输出，算法需要在数据中找到隐藏的结构或模式。 单变量线性回归是监督学习中的一种基本模型，用于预测一个连续的输出变量。模型表达指的是如何用数学公式描述模型的行为。在单变量线性回归中，这个模型通常是一个线性方程，用直线来逼近数据点。代价函数用于量化模型预测与实际数据之间的差异，通常会采用最小二乘法来定义这个代价函数。梯度下降是一种优化算法，它通过迭代的方式来最小化代价函数。 多变量线性回归处理的是存在多个输入变量的情况，它能够预测出更复杂的模式。多维特征指的是输入数据有多个特征，多变量梯度下降则是用来在多个变量上同时进行优化。特征缩放是一种数据预处理技术，它可以加速梯度下降的收敛速度。学习率是指在梯度下降过程中，每次迭代更新参数时的步长。 多项式回归和正规方程是对单变量线性回归的扩展，多项式回归允许模型的输出与输入之间是非线性的关系。正规方程是一种可以直接求解线性回归问题的闭式解算法，适用于特征数量较少的情况。 逻辑回归是机器学习中用于二分类问题的模型，它输出的是一个概率值，表示一个实例属于某个类别的可能性。分类问题建模指的是用逻辑回归模型来建立一个能够进行分类的决策边界。代价函数在逻辑回归中也会使用，但是与线性回归不同，它使用的是对数损失函数。多类分类是指逻辑回归模型能够处理多于两个类别的分类问题。 归一化是机器学习中的一个重要概念，它用于处理过拟合问题，即模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的新数据上表现不佳。归一化通过在代价函数中添加一个惩罚项，以防止模型过分依赖训练集中的某些特定特征。归一化线性回归和归一化逻辑回归都是在原有模型基础上应用归一化技术，以提高模型的泛化能力。 神经网络是模仿人脑神经元工作原理构建的一种学习模型，它可以捕捉和学习输入数据中的非线性特征。在神经网络表达中，我们首先介绍非线性假设，然后介绍神经网络的基本组成部分和模型表达。正向传播是指信号从输入层经过隐藏层，最终到达输出层的过程。理解神经网络需要对它的结构和工作原理有深入的认识。 神经网络的学习过程涉及代价函数的定义以及反向传播算法。反向传播算法是一种迭代优化算法，用于训练神经网络的参数。梯度检验是一种用于检查反向传播是否正确实现的方法。随机初始化是在训练神经网络之前对权重进行随机赋值，以避免陷入局部最优解。 机器学习应用建议部分提供了一系列实际建议，包括如何决定下一步做什么、如何评估一个假设、模型选择的策略，以及偏倚和偏差的诊断。学习曲线是一种用来分析模型性能和数据复杂性之间关系的工具。 机器学习系统设计部分介绍了在设计机器学习系统时应考虑的步骤。首先要做的是确定问题并收集数据。误差分析是通过分析模型预测错误的实例，来改进模型性能的过程。类偏斜的误差度量是指在不同类别分布的数据集上，如何合理地评估模型性能。查全率和查准率之间的权衡则是指在分类任务中，如何平衡正确识别正类的个数（查全率）和预测结果中正类的准确率（查准率）。 支持向量机是一种强大的分类算法，它的优化目标是在特征空间中找到一个最优的边界来分开不同类别的数据。支持向量机判定边界是这个最优边界的直观表示。核函数是一种技术，可以将数据映射到更高维的空间中，从而使得原本线性不可分的数据变得线性可分。逻辑回归与支持向量机在某些情况下可以看作是等价的。 聚类是一种非监督学习算法，用于将数据集中的样本根据某种相似性度量分组。K-均值是聚类算法中最常用的一种，它的目标是最小化数据点与所属聚类中心之间的平方误差和。优化目标是指最小化聚类误差。随机初始化是K-均值算法中用来避免局部最优解的一种策略。选择聚类数是指如何决定将数据分为多少组才是合适的。 降维是一种处理高维数据的技术，它的动机包括数据压缩和数据可视化。主要成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将数据投影到较低维度的空间中，同时尽可能保持数据的变异信息。 这篇笔记详细地介绍了机器学习的许多基础知识点和高级技术，从基本的线性回归、逻辑回归到复杂的神经网络和聚类分析，无一不包含在内。对于有志于深入理解机器学习原理的读者来说，这些内容提供了非常有价值的参考资料。