摘要：
(1)涉及到的算法 1.监督学习：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM。 线性回归（下面第三行x0(i)其实是1，可以去掉） 逻辑回归 神经网络（写出前向传播即可，反向框架会自动计算） SVM 2.非监督学习：聚类算法(K-mean),降维(PCA) K-mean PCA 3.异常检测 4.推荐系统 阅读全文
摘要：
17.1大型数据集的学习 首先通过学习曲线判断是否增大数据集有效： 高方差时（交叉验证集误差减去训练集误差大时）增加数据集可以提高系统。下图中左图增加数据集有效，右图无效。 17.2随机梯度下降法 随机梯度下降法是只使用一个样本来迭代，其损失函数为： 迭代过程为： 特点： (1)计算量小，迭代速度快 阅读全文
摘要：
16.1问题形式化 (1)讲推荐系统的原因主要有以下几点: 1.推荐系统是一个很重要的机器学习的应用，虽然在学术界上占比较低，但是在商业应用中非常的重要，占有很高的优先级。 2.传达机器学习的一个大思想：特性是可以学习而来的，不需要人工去选择。 (2)说明的案例：电影推荐系统 希望创建一个算法来预测 阅读全文