摘要：
这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议，主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理，这期间讲到了数据集的分类，偏差，方差，学习曲线等概念，帮助我们去理解结果，然后做出相应的措施。 阅读全文
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这篇博客主要记录Andrew Ng课程第四章和第五章的神经网络，主要介绍前向传播算法，反向传播算法，神经网络的多类分类，梯度校验，参数随机初始化，参数的更新等等 阅读全文
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这篇博客主要记录Andrew Ng课程第三章正则化的笔记，主要介绍了线性回归和逻辑回归中，怎样去解决欠拟合和过拟合的问题 阅读全文
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这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第二章逻辑回归的笔记，主要介绍了梯度下降法，逻辑回归的损失函数，多类别分类等等 阅读全文
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这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第一章线性回归的笔记，主要介绍了梯度下降法，正规方程，损失函数，特征缩放，学习率的选择等等 阅读全文
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这篇notebook是关于机器学习中logistic回归，内容包括基于logistic回归和sigmoid分类，基于最优化方法的最佳系数确定，从疝气病症预测病马的死亡率。 阅读全文
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这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯，内容包括朴素贝叶斯分类器，垃圾邮件分类，解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. 阅读全文
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这篇博客是关于机器学习中的决策树算法，内容包括决策树算法的构造过程，使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型. 阅读全文
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这篇博客是关于机器学习中监督学习的k近邻算法，将介绍2个实例，分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统. 阅读全文
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本篇博客是分享一个软件，可以所有目前的windows和offices！（亲测过） 阅读全文