摘要：
正则化 1.1 过拟合问题 The problem of overfitting 继续使用预测房屋价格的例子，我们希望得到一个函数可以拟合数据点，可以在左图中看到，它的拟合效果是比较差的。那在中间这个图里就有一个不错的拟合效果 最后看一下右图，虽然它拟合了所有的数据点，但它的曲线上下波动较大，并不能 阅读全文
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逻辑回归 1.1 分类 Classification 垃圾邮箱分类、在线交易是否为欺诈、判断肿瘤是良性还是恶心这些问题都属于分类问题 先讨论二分类问题，预测值y的取值是0或者是1，0代表负类，一般表示没有，1代表正类，一般表示有。比如在肿瘤问题中，0代表没有恶性肿瘤(良性)，1表示有恶性肿瘤 当然之 阅读全文
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多变量线性回归 1.1 多维特征 Multiple features 继续以预测房屋价格为例，之前只有单变量，但在实际中是有多个变量(特征)，比如除了房屋大小还有房间个数、房屋层数、房屋年限等 假设有m=47个样本 符号定义分别为： n：特征的数量 x(i)：第i个训练样本 xj(i):第i个训练样 阅读全文
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单变量线性回归 Linear regression with one variable 1.1 模型表示 Model Representation 1.1.1 线性回归 学习第一个监督学习的算法：线性回归，其中只有一个参数的线性回归算法称为：单变量线性回归 首先来看一个根据房屋大小预测价格的例子 线 阅读全文
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什么是机器学习 1.1 机器学习的定义 Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programm 阅读全文
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数学应用 微分 a=[9,-5,3,7]; 将方程各系数存到向量之中 x=-2:0.01:5; f=polyval(a,x); 将系数向量和x组合起来定义f(x)=9x³-5x²+3x+7 plot(x,f,'LineWidth',2); 绘制函数曲线图 xlabel('x');ylabel('f( 阅读全文
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映像 映像读取 I = imread('pout.tif'); 读取文件名为pout.tif的映像，并储存到变量I中 imshow(I); 显示该映像 imageinfo('pout.tif') 读取该映像的文件信息 imtool('pout.tif') 获取映像工具，可以读取每块像素点上的值(黑白 阅读全文
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绘图 二维绘图 单条曲线： x = 0 : 0.01 : 2*pi; 0到2派步长为0.01 y = sin(x); figure 建立一个幕布 plot(x,y) 根据x y绘图 title('y = sin(x)') 设置绘图的名称，title函数含有两个属性分别为：Color属性和FrontS 阅读全文
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基础知识 注释 在需要注释的内容开头使用% %%可以分区模块，但是%%所在行才注释 变量命名规则 变量名区分大小写 变量名长度不超过63位 变量名以字母开头，可以由字母、数字和下划线组成，但不能使用标点 变量名应简明、通俗易懂 数据类型 数字 加减乘除 字符与字符串 s='a' 定义字符或字符串使用 阅读全文
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界面介绍 主界面 当前文件夹：用来打开文件夹内的脚本显示在编辑器上 编辑器：显示脚本内容，并且可以执行脚本内语句（一条、多条和全部） 命令行窗口：输入相应命令后回车即可获得回答 工作区：显示变量名及其值 阅读全文