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摘要： 10、支持向量机 10.1、大边界的直观理解 支持向量机(Support VectorMachine)，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。 10.2、核函数 10.3、应用SVM 11、聚类 11.1、无监督机器学习 11.2、K-Means（K均值算法） 11.3优化目标 阅读全文

摘要： 9、机器学习系统的设计 9.1、误差分析 如果你准备研究机器学习的东西，或者构造机器学习应用程序，最好的实践方法不是建立一个非常复杂的系统，拥有多么复杂的变量；而是构建一个简单的算法，这样你可以很快地实现它。 9.2、偏斜类的误差度量 9.3、查准率和查全率之间的权衡 9.4、机器学习算法中数据的问 阅读全文

摘要： 8、机器学习诊断法 8.1、评估一个假设 参考视频: 10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).mkv 8.2、模型选择和交叉验证集 参考视频: 10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets ( 阅读全文

摘要： 7、神经网络（Neural Networks） 7.1、非线性假设 参考视频: 8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mkv 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。 但当特征数量过多时，普通的逻辑回归模型，不能有效地处理这么 阅读全文

摘要： 6、正则化（Regularization） 6.1、过拟合问题 参考视频: 7 - 1 - The Problem of Overfitting (10 min).mkv 当将机器学习模型应用到具体的问题中时常常会出现欠拟合、过拟合的问题。 常用的解决方法是： 6.2、代价函数 参考视频: 7 - 阅读全文

摘要： 5、逻辑回归 5.1、分类问题 在分类问题中，你要预测的变量 𝑦 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 我们从二元的分类问题开始讨论。我们将因变量(dependent variable)可能属于的两个类 阅读全文

摘要： 4、线性回归 4.4、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 参考视频: 4 - 1 - Multiple Features (8 min).mkv 假设房价模型有多个特征。 4.5、多变量梯度下降 参考视频: 4 - 2 - Gradi 阅读全文

摘要： 1、机器学习概念 参考视频: 1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv 1998年来自卡内基梅隆大学的Tom Mitchell对机器学习给出了一个更加正式的定义：A computer program is said to learn from exp 阅读全文

摘要： Python诞生 python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年，为了打发圣诞节假期，Guido开始在阿姆斯特丹写Python语言的编译器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的 阅读全文