摘要：
这里是斯坦福大学机器学习网络课程的学习笔记。课程地址是：https://class.coursera.org/ml-2012-002/lecture/index如上一节介绍，线性回归是有监督学习的机器学习类型，是要预测出连续值，而非离散值。解决线性回归问题，一般需要一个成本函数，目标就是使得成本函数最低。线性回归问题的成本函数，形如J(a,b)=1/2m * sum[(a+bx)-y]^2，其中m是训练样本个数，a+bx是预测的线性函数，(x,y)是训练样本特征值和结果值。问题1： 为什么成本函数用预测距离的2阶幂函数，而不是绝对值、1阶幂函数、4阶幂函数等？答：不用奇数阶的原因是，他不能区分 阅读全文
摘要：
这里是斯坦福大学机器学习网络课程的学习笔记。课程地址是：https://class.coursera.org/ml-2012-002/lecture/index1. 什么是机器学习？ 它能做什么？学过算法的同学知道，我们可以写一个程序，让机器执行我们预设的步骤，去求解如最短路径问题等有特定结果的问题。但是在一些情况下，尤其是涉及概率问题的有不确定结果的问题，单纯的算法又是不足以解决实际问题的，如股票价格预测，性格分类等。那这些问题如何解决呢？ 这里就是机器学习的战场了。机器学习（Machine Learning，简称ML），可以理解为不用你去写具体执行步骤，而让机器有能力去学习出结果的课题。在 阅读全文