应该是去年的这个时候，我开始接触机器学习的相关知识，当时的入门书籍是《数据挖掘导论》。囫囵吞枣般看完了各个知名的分类器：决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络、随机森林等等；另外较为认真地复习了统计学，学习了线性回归，也得以通过orange、spss、R做一些分类预测工作。可是对外说自己是搞机器学习 ...

稍微了解有监督机器学习的人都会知道，我们先通过训练集训练出模型，然后在测试集上测试模型效果，最后在未知的数据集上部署算法。然而，我们的目标是希望算法在未知的数据集上有很好的分类效果（即最低的泛化误差），为什么训练误差最小的模型对控制泛化误差也会有效呢？这一节关于学习理论的知识就是让大家知其然也知 ...

SVM被许多人认为是有监督学习中最好的算法，去年的这个时候我就在尝试学习。不过，面对长长的公式和拗口的中文翻译最终放弃了。时隔一年，看到Andrew讲解SVM，总算对它有了较为完整的认识，总体思路是这样的：1.介绍间隔的概念并重新定义符号；2.分别介绍functional margins ...

了逻辑回归，第四节课介绍了广义线性模型，综合起来总算让我对逻辑回归有了一定的理解。与课程的顺序相反，我认为 ...

斯坦福大学机器学习 课程信息 　　机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科。最近二十年，机器学习为我们带来了自动驾驶汽车、实用的语音识别、高效的网络搜索，让我们对人类基因的解读能力大大提高。当今机器学习技术已经非常普遍 ...

(Notes and Codes of Machine Learning by Andrew Ng from Stanford University) 说明：为了保证连贯性，文章按照专题而不是原本的课程进度来组织。 零、什么是机器学习？ 机器学习就是：根据已有的训练集D，采用学习算法A，得到 ...

学习Coursera上的斯坦福机器学习课程的时候，需要向其服务器提交编程作业，我遇到如下问题： ‘Submission failed: unexpected error: urlread: Peer certificate cannot be authenticated with given ...