斯坦福大學(Andrew Ng)機器學習課程講義

阿新 • • 發佈：2019-01-06

Lecture notes 1 (ps)(pdf)   Supervised Learning, Discriminative Algorithms
Lecture notes 2 (ps)(pdf)   Generative Algorithms
Lecture notes 3 (ps)(pdf)   Support Vector Machines
Lecture notes 4 (ps)(pdf)   Learning Theory
Lecture notes 5 (ps)(pdf)   Regularization and Model Selection
Lecture notes 6 (ps)

(pdf)   Online Learning and the Perceptron Algorithm. (optional reading)
Lecture notes 7a (ps)(pdf)   Unsupervised Learning, k-means clustering.
Lecture notes 7b (ps)(pdf)   Mixture of Gaussians
Lecture notes 8 (ps)(pdf)   The EM Algorithm
Lecture notes 9 (ps)(pdf)   Factor Analysis
Lecture notes 10 (ps)

(pdf)   Principal Components Analysis
Lecture notes 11 (ps)(pdf)   Independent Components Analysis
Lecture notes 12 (ps)(pdf)   Reinforcement Learning and Control

轉自：http://blog.163.com/bioinfor_cnu/blog/static/194462237201181411551651/

http://blog.163.com/bioinfor_cnu/blog/static/194462237201181495344993/

http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

斯坦福大學(Andrew Ng)機器學習課程講義

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Preface Unsupervised Learning（無監督學習） K-means聚類演算法 Unsupervised Learning 我們以前介紹的所有演算法都是基於有類別標籤的資料集，當我們對於沒有標籤的資料進行分類時，以前的方

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特徵選擇嚴格上來說也是模型選擇的一種。這裡不去辨析他們的關係，重點說明問題。假設我們想對維度為n的樣本進行迴歸，然後，n可能大多以至於遠遠大於訓練樣例數。但是我們感覺很多特徵對於結果是無用的，想剔除n中的無用特徵。n個特徵就有2^n種情況。如果我們去列舉這些情況，然後利用交叉驗證去選，太麻煩了。因此需要一些啟

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支援向量機學習方法包括構建由簡至繁的模型：線性可分支援向量機，線性支援向量機，以及非線性支援向量機。簡單模型是複雜模型的基礎，也是複雜模型的特殊情況。當訓練資料線性可分時，通過硬間隔最大化，學習一個線性的分類器，即線性支援向量機，又稱為硬間隔支援向量機。當訓練集近似線性可分時，通過軟間隔最大化，也學習一個線性

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