南乡人
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吴恩达机器学习总结（P1-P11）

Machine learning

绪论

前十一课，介绍机器学习的基本概念，相关应用场景，以及第一个机器学习算法，所涉及的数学知识基本都是高中知识。

几个重要的概念

  • 机器学习分类

    • 强人工智能
    • 弱人工智能

  • 机器学习的方式

    • 监督式学习
      • 回归
      • 分类
    • 非监督式学习
      • 聚类
      • 相关

机器学习的条件：大量的计算能力+大量的数据

俩个重要的函数

  • 成本函数（代价函数）

    • 用来反映AI输出和真实输出的差异。显而易见的成本函数的结果值越趋向0，拟合效果越好

  • 假设函数

    • 输入 – > h --> 输出

一个将代价函数最小化的方法

  • 梯度下降
    • 不仅适合线性回归，并被广泛用于众多领域
    • 容易陷入局部最优

第一个机器学习算法–线性回归算法（Batch梯度下降算法）

  • 线性回归算法是梯度下降算法+平方差代价函数

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