摘要：
一：问题规划 这一章中将讨论推荐系统的有关内容，它是在机器学习中的一个重要应用。 机器学习领域的一个伟大思想：对于某些问题，有一些算法可以自动地学习一系列合适的特征，比起手动设计或编写特征更有效率。这是目前做的比较多的研究，有一些环境能让你开发某个算法来学习使用那些特征。 接下里让我们通过推荐系统的 阅读全文
摘要：
一：异常检测回顾 异常检测也是一个无监督学习算法 （一）异常检测做什么？ 从一组数据中找到那些“异常”的数据，基于高斯分布（正态分布）。 生活中的很多事情都是符合高斯分布的，对于数据也是如此。 我们通过参数估计，估计出数据符合的高斯分布参数，当其中的数据分布在高斯分布中概率很小的地方，就认为这是异常 阅读全文
摘要：
一：问题动机 将介绍异常检测问题，这是机器学习算法的常见应用，那么什么是异常检测问题？ （一）举例介绍异常检测 举例：比如生产汽车引擎，需要进行质量测试，而作为测试的一部分，需要测量汽车引擎的一些特征变量： 比如：x_1引擎运转时产生的热量；x_2引擎的振动； 我们根据数据集：，把数据绘制成图，如下 阅读全文