14 PCA 第二種無監督學習,降維 可視化數據 50維數據降低到2維進行可視乎 降維方法: PCA(主成成分分析)，降維會忽視一些空間信息，但是會最大限度保留最主要的空間信息 找到超平面，使得投影距離最小 向量化，PCA解決多維問題 ...

網址：https://www.bilibili.com/video/av50747658/ （b站找的有中文字幕的視頻） 第一周 一、引言 1.1 歡迎 1.2 機器學習是什么 1.3 監督學習 1.4 無監督學習 二、單變量線性回歸 2.1 模型表示 2.2 代價函數 2.3 ...

吳恩達《機器學習》課程筆記 吳恩達《機器學習》課程筆記——第五章：Matlab/Octave教程 摘要: 這一章的內容比較簡單，主要是MATLAB的一些基礎教程，如果之前沒有學過matlab建議直接找一本相關書籍，邊做邊學，matlab的編程入門還是比較容易 ...

本篇介紹了異常點檢測相關的知識 更多內容參考 機器學習&深度學習 我感覺這篇整理的很好很用心，可以詳細參考： https://blog.csdn.net/Snail_Moved_Slowly/article/details/78826088 什么是異常點檢測？比如針對飛機 ...

機器學習定義 1959年Arthur Samuel曾經這樣定義機器學習：Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.Samuel 本人也寫了一個西洋棋 ...

定義一些名詞 欠擬合（underfitting）：數據中的某些成分未被捕獲到，比如擬合結果是二次函數，結果才只擬合出了一次函數。 過擬合（overfitting）：使用過量的特征集合，使模型過於復雜。 參數學習算法（parametric learning algorithms）：用固定的參數 ...

朴素貝葉斯算法(Naive Bayes)(續學習筆記四) 兩個朴素貝葉斯的變化版本 x_i可以取多個值，即p(x_i｜y)是符合多項式分布的，不是符合伯努利分布的。其他的與符合伯努利的情況一樣。(同時也提供一種思路將連續型變量變成離散型的，比如說房間的面積可以進行離散分類，然后運用這個朴素貝葉 ...

網易雲課堂吳恩達機器學習：https://study.163.com/course/introduction/1004570029.htm 斯坦福大學2014（吳恩達）機器學習教程中文筆記：https://github.com/fengdu78 ...