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【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归

这是第二次刷机器学习做的笔记，第一次没做笔记，只是大体上理解了机器学习是干什么的，有了个框架

机器学习概述

什么是机器学习

简单来说，就是让计算机具有自主学习的能力
【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第1张图片

监督学习 Supervised Learning与无监督学习 Unsupervised Learning

简单来说，监督学习就是我们教计算机做事，而无监督学习就是计算机自己学习。

Supervised Learning

数据集里包含正确答案
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【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第3张图片

Unsupervised Learning

与监督学习不同，无监督学习的数据具有以下特点
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线性回归 Linear Regression

模型描述

房价预测模型
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课程中训练集数据的表示方法
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如何工作
首先获取训练集数据，之后由学习算法检验假设函数，获取对于当前训练集拟合程度最好的假设函数
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代价函数 Cost Function

代价函数目的及形式
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假设函数和代价函数的图形化直观理解
把假设函数简化为只有theta1，在图中可以看出，代价函数在theta1=1时取得最小值，但是不可能每次都人工来看代价函数的图像来寻找最小值，所以后面要学习梯度下降算法。
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梯度下降 Gradient descent

概述
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算法具体执行
alpha是学习率，控制的是梯度下降的幅度大小
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导数项的意义
控制梯度下降的方向
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alpha的大小对于梯度下降的影响
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局部最优点的问题
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梯度下降过程中步幅会随着斜率的变化自动变化
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梯度下降应用于解决线性回归问题

算法具体执行
repeat until convergence
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别名
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多元线性回归 Linear Regression with multiple variables

模型描述

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假设函数的建立及简化

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多元梯度下降 Gradient descent for multiple variables

特征缩放 Feature Scaling

目的：使特征处于一个相似的范围，加快梯度下降收敛速度
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适当的范围
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均值归一化
将不同特征的值映射到大小相近的区间（区间一定是接近于对称的），消除量纲对最终结果的影响，使不同的特征具有可比性，使得原本可能分布相差较大的特征对模型有相同权重的影响，提升模型的收敛速度，深度学习中数据归一化可以防止模型梯度爆炸。
【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第22张图片
S1可以是 max-min，或者是方差。

学习率 Learning rate

通过图像判断梯度下降算法是否正常工作
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【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第24张图片
总结及alpha选择技巧
【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第25张图片

特征与多项式回归 Features and polynomial regression

选择新的特征去创建更好的模型【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第26张图片
用多项式回归时注意特征缩放【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第27张图片

正规方程 Normal equation

直观的理解
【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第28张图片
运算量大
【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第29张图片利用线性代数计算
【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第30张图片
【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第31张图片
梯度下降和正规方程的优缺点对比
【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第32张图片

正规方程不可逆

【吴恩达机器学习二刷笔记Part 1】机器学习概述与线性回归_第33张图片
原因
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