**斯坦福大学2014(吴恩达)机器学习教程中文笔记**
课程地址:<https://www.coursera.org/course/ml>
[**笔记在线阅读**](http://www.ai-start.com/ml2014)
**Machine Learning**(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演译。在过去的十年中,机器学习帮助我们自动驾驶汽车,有效的语音识别,有效的网络搜索,并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍,你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中,您将学习最有效的机器学习技术,并获得实践,让它们为自己的工作。更重要的是,你会不仅得到理论基础的学习,而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后,你会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括:
(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。
(二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。
(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。本课程还将使用大量的案例研究,您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人(感知,控制),文本的理解(**Web**搜索,反垃圾邮件),计算机视觉,医疗信息,音频,数据挖掘,和其他领域。
本课程需要10周共18节课,相对以前的机器学习视频,这个视频更加清晰,而且每课都有**ppt**课件,推荐学习。
本人2014年下半年开始翻译本课程字幕,并写了课程的中文笔记。笔记被下载了几万次,应该帮助了不少人,也有很多人一直在帮助我,现在我把笔记的**word**原稿和**markdown**原稿分享给大家。
**markdown**的笔记和课程中英文字幕我将放在**github**,希望大家能继续完善。为方便数学公式的在线显示,在线观看的是**html**文件,公式已经被转为图片,公式源码在**markdown**文件。
**最后想对各位朋友说:**
**赠人玫瑰,手有余香!**
**在人工智能的道路上,你不是一个人在战斗!**
黄海广
2018-3-26 夜
微信公众号:机器学习初学者 ![gongzhong](images/gongzhong.jpg)
知识星球:黄博的机器学习圈子![xingqiu](images/zhishixingqiu1.jpg)
[我的知乎](https://www.zhihu.com/people/fengdu78/activities)
参考:https://www.coursera.org/course/ml 机器学习公开课
https://mooc.guokr.com/note/12/ [小小人_V](https://mooc.guokr.com/user/2133483357/) 的个人笔记
《统计学习方法》李航
《机器学习课》邹博
**注意:github下载太慢的话,关注我的公众号:“机器学习初学者”,回复“github镜像”即可下载本仓库的镜像文件,整个仓库压缩成一个iso。**
备注:吴恩达老师的深度学习课(deepLearning.ai)的笔记地址:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books
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文件夹说明:
**docx**:笔记的**word**版本
**markdown**:笔记的**markdown**版本
**html**:笔记的**html**版本
**images**:笔记的图片
**ppt**:课程的原版课件
**srt**:课程的中英文字幕(**mp4**文件需要在百度云下载,大家可以用记事本或者字幕编辑软件来编辑字幕,共同完善,百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1h8QjqBlOm0Exh7orm9teMQ 密码:d3we,下载后解压)
**code**:课程的**python**代码(有一部分是国外大牛写的)
机器学习视频下载链接:https://pan.baidu.com/s/1raoOPOg 密码:48m8,包含视频和字幕,下载后解压,建议用**potplayer**播放,此视频与**mp4**一致。
[笔记在线阅读](http://www.ai-start.com/ml2014)
笔记pdf版本下载 :见**github**根目录。
机器学习qq群:704220115(我们有11个群,加过一个就不需要加了)
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# 机器学习教程中文笔记目录
- [第一周](markdown/week1.md)
一、 引言(**Introduction**)
1.1 欢迎
1.2 机器学习是什么?
1.3 监督学习
1.4 无监督学习
二、单变量线性回归(**Linear Regression with One Variable**)
2.1 模型表示
2.2 代价函数
2.3 代价函数的直观理解I
2.4 代价函数的直观理解II
2.5 梯度下降
2.6 梯度下降的直观理解
2.7 梯度下降的线性回归
2.8 接下来的内容
三、线性代数回顾(**Linear Algebra Review**)
3.1 矩阵和向量
3.2 加法和标量乘法
3.3 矩阵向量乘法
3.4 矩阵乘法
3.5 矩阵乘法的性质
3.6 逆、转置
- [第二周](markdown/week2.md)
四、多变量线性回归(**Linear Regression with Multiple Variables**)
4.1 多维特征
4.2 多变量梯度下降
4.3 梯度下降法实践1-特征缩放
4.4 梯度下降法实践2-学习率
4.5 特征和多项式回归
4.6 正规方程
4.7 正规方程及不可逆性(选修)
五、Octave教程(**Octave Tutorial**)
5.1 基本操作
5.2 移动数据
5.3 计算数据
5.4 绘图数据
5.5 控制语句:**for**,**while**,**if**语句
5.6 向量化 88
5.7 工作和提交的编程练习
- [第三周](markdown/week3.md)
六、逻辑回归(**Logistic Regression**)
6.1 分类问题
6.2 假说表示
6.3 判定边界
6.4 代价函数
6.5 简化的成本函数和梯度下降
6.6 高级优化
6.7 多类别分类:一对多
七、正则化(**Regularization**)
7.1 过拟合的问题
7.2 代价函数
7.3 正则化线性回归
7.4 正则化的逻辑回归模型
- [第四周](markdown/week4.md)
第八、神经网络:表述(**Neural Networks: Representation**)
8.1 非线性假设
8.2 神经元和大脑
8.3 模型表示1
8.4 模型表示2
8.5 样本和直观理解1
8.6 样本和直观理解II
8.7 多类分类
- [第五周](markdown/week5.md)
九、神经网络的学习(**Neural Networks: Learning**)
9.1 代价函数
9.2 反向传播算法
9.3 反向传播算法的直观理解
9.4 实现注意:展开参数
9.5 梯度检验
9.6 随机初始化
9.7 综合起来
9.8 自主驾驶
- [第六周](markdown/week6.md)
十、应用机器学习的建议(**Advice for Applying Machine Learning**)
10.1 决定下一步做什么
10.2 评估一个假设
10.3 模型选择和交叉验证集
10.4 诊断偏差和方差
10.5 正则化和偏差/方差
10.6 学习曲线
10.7 决定下一步做什么
十一、机器学习系统的设计(**Machine Learning System Design**)
11.1 首先要做什么
11.2 误差分析
11.3 类偏斜的误差度量
11.4 查准率和查全率之间的权衡
11.5 机器学习的数据
[第7周](markdown/week7.md)
十二、支持向量机(**Support Vector Machines**)
12.1 优化目标
12.2 大边界的直观理解
12.3 数学背后的大边界分类(选修)
12.4 核函数1
12.5 核函数2
12.6 使用支持向量机
- [第八周](markdown/week8.md)
十三、聚类(**Clustering**)
13.1 无监督学习:简介
13.2 K-均值算法
13.3 优化目标
13.4 随机初始化
13.5 选择聚类数
十四、降维(**Dimensionality Reduction**)
14.1 动机一:数据压缩
14.2 动机二:数据可视化
14.3 主成分分析问题
14.4 主成分分析算法
14.5 选择主成分的数量
14.6 重建的压缩表示
14.7 主成分分析法的应用建议
- [第九周](markdown/week9.md)
十五、异常检测(**Anomaly Detection**)
15.1 问题的�
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斯坦福大学机器学习教程个人笔记(吴恩达机器学习教程)
(462个子文件)
机器学习个人笔记完整版v5.51.docx 17.39MB
机器学习的数学基础.docx 311KB
week3.html 1.06MB
week7.html 938KB
week2.html 897KB
week9.html 741KB
week8.html 523KB
week1.html 498KB
week5.html 314KB
week4.html 303KB
week6.html 165KB
week10.html 150KB
index.html 22KB
5- PCA on face data.ipynb 679KB
ML-Exercise7.ipynb 388KB
3- kmeans for image compression.ipynb 301KB
1. logistic_regression_v1.ipynb 294KB
1.linear_regreesion_v1.ipynb 259KB
1- NN back propagation.ipynb 195KB
ML-Exercise6.ipynb 179KB
2- 2D kmeans.ipynb 160KB
ML-Exercise5.ipynb 156KB
ML-Exercise8.ipynb 153KB
2- Gaussian kernels.ipynb 140KB
ML-Exercise1.ipynb 137KB
ML-Exercise2.ipynb 100KB
1- neural network.ipynb 90KB
1- linear SVM.ipynb 77KB
1- Anomaly detection.ipynb 70KB
4- 2D PCA.ipynb 67KB
1- visualize data.ipynb 46KB
ML-Exercise4.ipynb 23KB
2- Recommender system.ipynb 16KB
ML-Exercise3.ipynb 16KB
3- search for the best parameters.ipynb 13KB
4- spam filter.ipynb 6KB
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