摘要：
本讲大纲： 1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3.广义线性模型(Generalized linear models) 本讲大纲： 1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3. 阅读全文
摘要：
欠拟合与过拟合（underfiting、overfiting） 欠拟合（举例：7个样本点用1次项假设拟合房屋价格和面积的关系，损失了2次成分） 过拟合（举例：7个样本点用6次项假设拟合房屋价格和面积的关系） 参数学习算法（parametric learning algorithm） 线性回归 非参数 阅读全文
摘要：
线性回归（Linear regesstion） Notation m：样本数量 n：特征数量 #feature X：输入变量/特征 y：输出变量/目标变量 (x , y )、（x1，x2，y）：训练样本 (xi,yi)：第i组训练样本 假设 代价函数 Cost Function（最小二乘） 目标函数 阅读全文
摘要：
什么是机器学习？ 一个程序对于任务T，输入经验E，通过性能评测方法P衡量该程序在T的性能得到改进。 监督学习 Regression（举例：房屋价格与房屋面积的关系） Classification（举例 ：根据年龄和肿瘤大小判断乳腺肿瘤是良性/恶性） 非监督学习 clustering（举例：鸡尾酒会问 阅读全文