斯坦福大学 机器学习上中文pdf

【机器学习】 机器学习是计算机科学的一个分支，它研究如何让计算机系统通过经验自动改进。这个领域涵盖了一系列算法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。在本资料中，我们将深入探讨一些核心概念。 【线性回归、逻辑回归与一般回归】 线性回归是一种预测性建模技术，用于分析两个或多个变量之间的关系。它通过找到最佳拟合直线来预测连续数值型的目标变量。逻辑回归则是一种广义线性回归模型，适用于分类问题，尤其是二分类问题。它通过sigmoid函数将线性组合转换为概率输出。 【支持向量机（SVM）】 支持向量机是一种强大的监督学习算法，用于分类和回归分析。它通过构造最大边距超平面将数据分离，从而达到分类目的。SVM在处理高维空间数据和非线性问题时表现优秀。资料中分为上下两部分详细讲解了SVM的基本原理和应用。 【判别模型与生成模型】 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概率分布。朴素贝叶斯就是一种典型的生成模型，假设特征之间相互独立，简化了模型的复杂度。这种假设虽然在实际中往往过于简单，但在许多情况下仍能取得不错的效果。 【规则化与模型选择】 规则化是防止过拟合的一种手段，通过添加正则化项来限制模型参数的大小。L1和L2正则化是最常见的规则化方法，分别对应稀疏解和平滑解。模型选择是根据特定任务和数据集选择最合适的模型的过程，通常涉及交叉验证和性能指标的比较。 【K-means聚类算法】 K-means是一种简单的无监督学习算法，用于数据的分组。它通过迭代优化将数据点分配到最近的聚类中心，直到聚类不再改变。该算法适合于处理连续数值型数据，并且对初始聚类中心的选择敏感。 【混合高斯模型和EM算法】 混合高斯模型是一种概率模型，常用于描述数据的概率分布，尤其适用于复杂的多峰分布。EM（期望最大化）算法是估计此类模型参数的有效方法，它在期望步骤（E-step）中计算期望值，在最大化步骤（M-step）中更新参数，交替进行直至收敛。 这些文档提供了对机器学习中关键概念的深入理解，涵盖了从基础的回归模型到高级的SVM和聚类方法，还包括了模型选择和概率建模等重要主题。通过学习这些内容，读者可以对机器学习有更全面的认识，并具备解决实际问题的能力。