吴恩达机器学习课程是斯坦福大学教授吴恩达主讲的一门在线课程，专注于机器学习的基本概念、理论和应用。黄海广整理的这份个人笔记，是对吴恩达机器学习课程的学习记录和提炼，涵盖了从监督学习到无监督学习、从算法理论到实际应用的广泛内容。笔记中包含了对课程中每个重要概念和算法的解释，以及对课后实践案例的研究心得，是对课程理解的深度补充。
机器学习是一门研究如何使计算机具有学习能力的学科，它可以模拟人类的学习行为，通过归纳和综合的方式来获取新的知识和技能。机器学习的核心是人工智能，它使得计算机能够自动改进性能，并被应用到人工智能的各个领域。学习机器学习，可以使用包括自动驾驶、语音识别、网络搜索、基因组学研究在内的许多不同的技术。课程所覆盖的内容包括监督学习、无监督学习以及机器学习的最佳实践。
监督学习涉及的算法有参数和非参数算法，其中包括支持向量机、核函数、神经网络等。无监督学习包括聚类、降维、推荐系统以及深度学习推荐。此外，课程还强调了偏差/方差理论和在机器学习及人工智能创新过程中的应用。
课程所涵盖的主题非常广泛，包括构建智能机器人、文本理解、计算机视觉、医疗信息、音频处理、数据挖掘等领域。课程使用大量的案例研究来说明学习算法的实际应用。例如，如何使用学习算法来构建感知和控制智能机器人，如何通过Web搜索和反垃圾邮件技术来理解和处理文本，如何利用计算机视觉技术解决视觉识别问题，等等。
笔记中提到的课程资料是公开可获取的，视频课程清晰度高，配有中英文字幕，使用PotPlayer观看体验更佳。黄海广还无偿为网易云课堂提供了字幕资源。笔记的制作主要依据课程视频内容、中文字幕和PPT课件，部分资料来源于网络，比如“小小人_V”的笔记，同时持续更新和修正错误。黄海广的笔记在2019年1月进行了最后一次更新，包含了丰富的学习资源链接和对学习资料的分类总结。
黄海广在笔记的版本历史中详细记录了文档的修改过程，从2014年12月创建初稿开始，到后续的各个版本的更新，如增加数学基础、公式推导、修正数学公式，以及对变量的规范化和页面排版的优化。黄海广的这份笔记为机器学习的初学者提供了一个十分有用的参考资源，已经帮助超过10万名学习者成功学习吴恩达的机器学习课程。
通过学习这些内容，不仅可以掌握机器学习的理论基础，还能学会如何应用机器学习技术解决实际问题。本课程不仅提供了理论知识，还教授了快速和强大的应用技术，使学生能够对不同的业务问题提出并实施机器学习解决方案。同时，课程还会介绍硅谷在机器学习和人工智能方面的最佳实践和创新方法。
