吴恩达机器学习课程8-推荐算法、大数据集和OCR

16 推荐算法

1. 前言

• 推荐算法是机器学习领域一个重要的应用
• 预测电影评分
  

2. 基于内容的推荐算法

• 手工特征
  
• 公式化
  
• 优化方法
  

3. 基于协同过滤的推荐算法

• 自动学习特征
  
  
  

4. 协同过滤算法
   
   
5. 向量化实现
   
   
   
6. 均值规范化
   
   

17 大数据集上的机器学习

1. 大数据集
   
   
2. 随机梯度下降
   
   

• 随机梯度下降：选择一个样本训练，批量梯度下降：选择一个batch数量的样本进行训练

3. Mini-Batch 梯度下降

• 介于批量下降和随机下降之间
  

4. 随机梯度下降的收敛：画出误差曲线，调整学习率
   
5. 在线学习
   

• 随时间变化的模型

6. 减少映射和多机器并行计算
   
   

18 OCR 字符识别

1. OCR
   
   
2. 滑动窗口
   
   
3. 数据获取：合成数据,数据增强，人工数据
   
   
4. 机器学习工程流
   

总结

参考
视频