摘要：
Linear Regression 几种常见的线性模型 1 简单的线性模型 2 多元线性回归 3 扩展线性回归 克服了多元线性模型 X1 与 X2 不协同作用的假设。 线性模型的评价指标 估计系数 ——最小二乘估计 残差平方和（residual sum of squares,RSS） 估计系数 （1 阅读全文
摘要：
Statistical Learning Y 和X的关系 why estimate f 根据目的是预测还是推断或者两者结合选择不同的模型，需要做一下trade off。 how estimate f The Trade-Off Between Prediction Accuracy and Mode 阅读全文
摘要：
一 Gradient Descent in Practice II - Learning Rate question 二 多项式回归(polynomial regression) 三 正规方程 (Normal Equation) 梯度下降与多项式回归的比较 四 Normal Equation Non 阅读全文
摘要：
1 Multiple Features 2 Gradient Descent For Multiple Variables 3.1 Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling 阅读全文
摘要：
Gradient descent 梯度下降算法 一 introduce 二 intuition 三 Gradient descent for linear Regression 线性回归模型 阅读全文
摘要：
这一部分主要讲述了，线性回归和代价函数以及一些详细的例子 相比于ISLR上第三章的内容更加地具体、便于理解 1.线性回归 （1）训练集 2.Cost function（平方误差）代价函数 阅读全文
摘要：
1 介绍了机器学习 What is machine learning? 2 .Supervised Learning 监督学习 (1)聚类算法 (2) 鸡尾酒晚会问题 阅读全文
摘要：
目标 ： 如何存储、检索和修改计算机内存中的数据 设计一个扑克牌模拟系统，能够自动洗牌和发牌，系统可以记住发牌的结果， 四个任务 ： 1 创建一副牌 2 发牌和洗牌函数 3 改变点数系统适应不同的扑克游戏 4 管理扑克牌桌的状态 创建一副扑克牌 第三章： R对象 1、 六种原子型向量：double 阅读全文
摘要：
1 基本语句的使用 2 编写R脚本 3 编写自定义函数 roll3 = function(){ d = 1: 6 //prob 改变出现的概率 di = sample(d,size = 2,replace = T,prob = c(1/8,1/8,1/8,1/8,1/8,3/8)) sum(di) 阅读全文