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文章 2017-08-25 来自：开发者社区

Andrew Ng机器学习课程笔记--汇总

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机器学习课程笔记--week4(神经网络) Andrew Ng机器学习课程笔记--...

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Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(下)（推荐系统&协同过滤）

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 Detection System（创建异常检测系统） Developing and Evaluat...

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Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(上)(异常检测&推荐系统)

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 System（创建异常检测系统） Developing and Evaluating an ...

Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(上)(异常检测&推荐系统)
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Andrew Ng机器学习课程笔记--week8(K-means&PCA)

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 Clustering K-Means Algorithm Optimization Objecti...

Andrew Ng机器学习课程笔记--week8(K-means&PCA)
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Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回率)

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-Advice for applying machine learning 一、内容概要 Evalu...

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Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(下)

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 Backpropagation in Practice Implementation ...

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Andrew Ng机器学习课程笔记--week4(神经网络)

Neural Networks: Representation 一、 内容概要 Neural Network Model Representation 1 Model Representation 2 Applications Examples and Intuitions 1 Examples and Intuitions 2 Multiclass Classification ...

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Andrew Ng机器学习课程笔记--week2（多元线性回归&正规公式）

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 Noninvertibility） 2. 重点&难点 1）多元变量的梯度...

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Andrew Ng机器学习课程笔记--week1（机器学习介绍及线性回归）

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 非监督学习 Linear Regression with One Variable ...

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