摘要：
笔记总结，各章节主要内容已总结在标题之中 "Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型)" "Andrew Ng机器学习课程笔记 week2(多元线性回归&正规公式）" "Andrew Ng机器学习课程笔记 week3(逻辑回归&正则化参数)" "Andrew Ng机 阅读全文
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一、内容概要 Photo OCR Problem Decription and pipeline(问题描述和流程图) Sliding Windows(滑动窗口) Getting Lots of Data and Artificial Data Ceiling Analysis（上限分析）:What 阅读全文
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本周主要介绍了梯度下降算法运用到大数据时的优化方法。 一、内容概要 Gradient Descent with Large Datasets Stochastic Gradient Descent Mini Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Des 阅读全文
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本周内容较多，故分为上下两篇文章。 本文为下篇。 一、内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detecti 阅读全文
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本周内容较多，故分为上下两篇文章。 一、内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection Syst 阅读全文
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Unsupervised Learning 本周我们讲学习非监督学习算法，会学习到如下概念 聚类（clustering） PCA(Principal Componets Analysis主成分分析)，用于加速学习算法，有时在可视化和帮助我们理解数据的时候会有难以置信的作用。 一、内容概要 Clust 阅读全文
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本周主要学习 SVM 一、 内容概要 Large Margin Classification Optimization Objective（优化Objective（损失函数）） Large Margin Intuition（大边距的直观理解） Mathematics Behind Large Mag 阅读全文
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Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率，以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法。为了让学习算法表现更好，我们还会学习如何解决处理偏态数据（skewed data）。 以下内容部分参考 "我爱公开课 Ad 阅读全文
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Neural Networks: Learning 内容较多，故分成上下两篇文章。 一、内容概要 Cost Function and Backpropagation Cost Function Backpropagation Algorithm Backpropagation Intuition B 阅读全文
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Neural Networks: Learning 内容较多，故分成上下两篇文章。 一、内容概要 Cost Function and Backpropagation Cost Function Backpropagation Algorithm Backpropagation Intuition B 阅读全文
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Neural Networks: Representation 一、 内容概要 Neural Network Model Representation 1 Model Representation 2 Applications Examples and Intuitions 1 Examples a 阅读全文
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Logistic Regression 一、内容概要 Classification and Representation Classification Hypothesis Representation Decision Boundary Logistic Regression Model 损失函数 阅读全文
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1. 内容概要 Multivariate Linear Regression(多元线性回归) 多元特征 多元变量的梯度下降 特征缩放 Computing Parameters Analytically 正规公式（Normal Equation ) 正规公式非可逆性（Normal Equation N 阅读全文
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之前看过一遍，但是总是模模糊糊的感觉，也刚入门，虽然现在也是入门，但是对于一些概念已经有了比较深的认识（相对于最开始学习机器学习的时候）。所以为了打好基础，决定再次学习一下Andrew Ng的课程，并记录笔记以供以后复习参考。 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监 阅读全文