本文是对由Stanford大学Andrew Ng讲授的机器学习课程进行个人心得总结。在机器学习中，回归算法是入门级的课程，但由于其较易理解，该算法也是生产环境中使用最为广泛的算法。本文将从线性回归开始一步一步讲述作者对回归算法的理解。问题的引出线性回归中常提到的一个例子是房价问题，比如说如下是最近北京地区交易的房屋成交价列表
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2016-05-06 15:24:34
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刚刚完成了Andrew Ng在Cousera上的Machine Learning的第十周课程，这周主要介绍的是大规模机器学习，现将笔记整理在下面。Gradient Descent with Large DatasetsLearning With Large Datasets在前面介绍bias-variance的时候，我们曾提到一个比较各种算法孰优孰劣的实验，结论是”it’s not who has...
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2016-04-14 14:26:02
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Andrew Ng在Machine Learning的第九周介绍了异常检测（anomaly detection）和推荐系统（recommender system），将笔记整理在下面。Anomaly DetectionDensity EstimationProblem Motivation视频开头，Andrew Ng告诉我们，异常检测（anomaly detection）主要应用于无监督式学习，但它更...
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2016-04-11 12:22:13
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感谢博临天下，笔记太好，我就直接搬过来再添加了。http://www.cnblogs.com/fanyabo/p/4060498.html 一、引言 本材料参考Andrew Ng大神的机器学习课程 http://cs229.stanford.edu，以及斯坦福无监督学习UFLDL tutorial ...
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编程语言 时间：
2016-04-10 21:24:23
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关于Andrew Ng的machine learning课程中，有一章专门讲解逻辑回归（Logistic回归），具体课程笔记见另一篇文章。
下面，对Logistic回归做一个简单的小结：
给定一个待分类样本x，利用Logistic回归模型判断该输入样本的类别，需要做的就是如下两步：
① 计算逻辑回归假设函数的取值hθ(x)，其中n是样本的特征维度
② 如果hθ(x)>=0.5，则x输入...
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2016-04-01 18:18:17
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根据知乎的一些大牛的回答总结出的deep learning入门学习的一些material： BE NOTED THAT SOME VIDEOS ARE ON YOUTUBE! I BELIEVE THAT YOU KNOW HOW TO ACESS THEM. 1. Andrew Ng的机器学习前四
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2016-03-12 00:02:44
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在WEEK 5中，作业要求完成通过神经网络(NN)实现多分类的逻辑回归(MULTI-CLASS LOGISTIC REGRESSION)的监督学习(SUOERVISED LEARNING)来识别阿拉伯数字。作业主要目的是感受如何在NN中求代价函数（COST FUNCTION）和其假设函数中各个参量(
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2016-02-01 01:58:48
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这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章，为什么这么说呢？这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法，Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$，如何计算$\Delta$的矩阵，以及如何用Matlab去实现后向传播，然而最关键的问题——为什么要这么计算？...
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Web程序 时间：
2015-12-27 23:13:30
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http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837斯坦福大学机器学习课程原始讲义 本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义，为Andrew Ng所讲，共计20个PDF，基本涵盖了机器学习中一些重要的模型、算法、概念，此次一并压缩上传分享给大家，....
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2015-12-06 11:23:19
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这学期一直在跟进Coursera上的 Machina Learning公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一，Machine Learning方面的大牛。这门课程对想要了解和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择。这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法，同时这门课程的编程作...
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Web程序 时间：
2015-11-24 14:48:55
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