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吴恩达机器学习课程涉及内容

1.机器学习的定义,兴起原因,应用领域,主要内容;线性回归模型假设函数。

2.线性回归的代价函数,梯度下降算法,特征缩放,均值归一,多项式回归,正规方程算法;逻辑回归的假设函数,决策边界,逻辑回归的代价函数,多分类问题一对多算法。

3.正则表达式,神经网络模型假设函数,多分类处理。

4.神经网络的代价函数,反向传播算法,梯度检查,初始化参数矩阵,神经网络的执行过程。

5.评估机器学习算法,模型选择,机器学习诊断法,偏差和方差,学习曲线;误差分析,偏态数据处理,混淆矩阵,查准率,查全率,F1分数,大数据集的使用条件。

6.支持向量机的代价函数,几何理解,决策边界以及数学的理解,kernel函数。

7.聚类算法,K-mean算法,失真代价函数。

8.维度约减,主成分分析算法,协方差矩阵,奇异值分解,解释总变异程度的两种做法。

9.异常检测算法,高斯分布,朴素贝叶斯,评估异常检测算法,多元高斯分布。

10.推荐系统,基于内容的推荐算法,协同过滤算法,大规模数据处理,优化算法,人像识别项目。

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