摘要：
13.1无监督学习：简介 将没有标签的样本分成不同的集合（簇），这种算法叫做聚类。常用的领域有市场分割、社交网络分析、计算机集群管理、了解星系等。 13.2K-均值算法 （1）K-均值是最普及的聚类算法，是一种迭代算法，假设需要将数据聚类成n个组，这时候首先随机选择K个点，称为聚类中心。 将每个样本 阅读全文
摘要：
12.1目标优化 （1）以下是逻辑回归以及单个样本的代价函数 （2）首先将使用上图中紫色的线（称为cost1或者cost0）的代替曲线，然后将样本数m去掉，最后将C代替1/λ（可以这么理解，但不完全是），从而实现逻辑回归的代价函数到SVM的转换。 （3）SVM的输出将不再是逻辑回归的概率，而就是0或 阅读全文
摘要：
11.1首先要做什么 本章将在随后的课程中讲误差分析，然后怎样用一个更加系统性非方法，从一堆不同的方法中，选取合适的那一个。 11.2误差分析 构建一个学习算法的推荐方法为： （1）从一个简单的能快速实现的算法开始，实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法； （2）绘制学习曲线，决定是增加更多数据， 阅读全文
摘要：
10.1决定下一步该干什么 当系统的效果很差时，你可能考虑到收集更多的样本，也可能： （1）尝试减少特征的数量； （2）尝试获得更多的特征； （3）尝试增加多项式特征； （4）尝试减少正则化程度λ； （5）尝试增加正则化程度λ。 如果做决策将是本章的内容。而不是盲目的选择一种策略。 10.2评估一个 阅读全文