摘要：
根据Andrew Ng在斯坦福的《机器学习》视频做笔记，已经通过李航《统计学习方法》获得的知识不赘述，仅列出提纲。 监督学习 线性回归 逻辑回归 神经网络 支持向量机 非监督学习 K means PCA主成分分析 异常检测 应用 推荐系统 大规模机器学习 建议 偏差/方差 正则化 下一步做什么：学习 阅读全文
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根据Andrew Ng在斯坦福的《机器学习》视频做笔记，已经通过李航《统计学习方法》获得的知识不赘述，仅列出提纲。 1 应用举例 照片OCR（Optical Character Recognition） OCR流水线 ： 1. 文本检测text detection 2. 字符分离character 阅读全文
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根据Andrew Ng在斯坦福的《机器学习》视频做笔记，已经通过李航《统计学习方法》获得的知识不赘述，仅列出提纲。 1 大规模机器学习 随机梯度下降 以线性回归为例 解决问题：当$m$很大时，批量梯度下降的每一步都需要对 所有 微分求和，计算量很大 随机梯度下降只要考虑 一个 样本 1. 将$m$个 阅读全文
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根据Andrew Ng在斯坦福的《机器学习》视频做笔记，已经通过李航《统计学习方法》获得的知识不赘述，仅列出提纲。 1 推荐系统 预测用户$j$对电影$i$的评分：$(\theta^{(j)})^T(x^{(i)})$ 1.1 基于内容的推荐Content based 其中$\theta^{(j)} 阅读全文
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根据Andrew Ng在斯坦福的《机器学习》视频做笔记，已经通过李航《统计学习方法》获得的知识不赘述，仅列出提纲。 1 异常检测 对数据建模，形成概率分布函数$p(x)$；检查$p(x_{test})$的值 e.g. 欺诈检测：可以找出行为异常的用户 工业领域 数据中心的计算机监控 1.1 高斯分布 阅读全文