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吴恩达 机器学习cs229

01 基础概念

语言 ： Matlab / python

监督学习

定义： 获取一组数据集 拟合数据 从X到Y的映射

• 回归问题 ：预测的Y是连续的 ，Y是实数

• 分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的

两组，正示例和负示例 ，把所有样本推到这条直线上，用0，1，标识

逻辑回归算法，拟合直线区分正，负示例

处理相对大量特征的回归算法或者分类算法

• 支持向量机算法：它使用的不是1,2,3,10个输入特征，而是使用

无限量个输入特征，

计算机如何存储无限维向量？

监督学习的核心：

你会同时获得输入X 和 标签Y

任务：找到一个映射关系，使得给定一个新的X时，映射到合适的输出Y

神经网络的输出，最初不知道如何走，随着算法通过反向传播学习或梯度下降法，神经网络的输出会更精准

无监督学习

定义 ： 给你一个没有标签的数据集，只有输入X ， 而没有Y，

• K均值聚类算法： 比如把不同新闻来源的文章归类为统一主题

02 线性回归

批量梯度下降和随机梯度下降时拟合线性回归模型的

正规方程-一种高效的线性模型拟合方法

用于监督学习回归问题的就是线性回归

数据集–>输入学习算法–>输出一个假设函数预测

设计监督学习算法流程：

工作流程是什么？数据集是什么？假设函数是什么？如何表示假设函数？

比如：

输入两个特征 : X1房子面积 X2卧室数量 $\theta$ 是参数

那么假设函数为：
$$\begin{gathered} h(x)=\sum _{j=0}^2{\theta }_j{X}_j \\ {\theta }_j=\left(\begin{array}{c}{\theta }_0\\ {\theta }_1\\ {\theta }_2\end{array}\right) \\ {X}_0=1 \\ {X}_j=\left(\begin{array}{c}{X}_0\\ X_1\\ X_2\end{array}\right) \end{gathered}$$
符号介绍：

m : 训练样本的数量 ，对应表格中的行数

X ： 输入， 通常被称为特征

Y ： 输出，目标变量

（X,Y）是训练样本

$(X^i,Y^i)$ : 第i个训练样本

n : 监督学习问题中的特征数量