1.概述（P1-P3)

ML是AI的重要部分，AI的目标是AGI（artificial general intelligence）但是目前就。。。。

supervised learning：目前最常用

unsupervised learning：后面讲

reinforcement learning：后面讲

2.supervised learning：（P4,P5)

学习一个Inputs->Outputs 的函数，given inputs和标签；

regression：

例子of regression:

classification

例子给的是01的二元分类，也有更多元的分类

3.unsupervised learning （P6-

与监督学习相比的区别：

没有给定的Y（outputs），而是让机器自己去发掘内部有什么有趣的模式、规则或者结果

1.聚类算法：clustering algorithm

应用：

Google News 推荐的分类；（例子：计算机自动识别出panda、zoo、twin）

栗子;

4，线性回归（linear regression）

notation……training set和test set啥的

【速通版】吴恩达机器学习笔记Part1相关推荐

吴恩达机器学习笔记整理（Week6-Week11）
1. Week 6 1.1 应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning) 1.1.1 决定下一步做什么到目前为止,我们已经介绍了许多不同的学习算法, ...
【经典】吴恩达——机器学习笔记001
[经典]吴恩达--机器学习笔记001 机器学习(Machine Learning)笔记001 学习地址:[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程文字版参考及PPT来源:Coursera-ML-Andrew ...
吴恩达机器学习笔记55-异常检测算法的特征选择（Choosing What Features to Use of Anomaly Detection）
吴恩达机器学习笔记55-异常检测算法的特征选择(Choosing What Features to Use of Anomaly Detection) 对于异常检测算法,使用特征是至关重要的,下面谈谈 ...
吴恩达机器学习笔记：（四）矩阵、多元梯度下降
吴恩达机器学习笔记矩阵基础知识矩阵逆运算矩阵的转置实践乘法多元梯度下降特征缩放学习率α 矩阵基础知识矩阵逆运算矩阵的转置实践乘法多元梯度下降特征缩放学习率α 学习率的选择:
吴恩达机器学习笔记：（一）机器学习方法简介
吴恩达机器学习笔记 Supervised Learning(监督学习) Unsupervised Learning(无监督学习) clustering 聚类算法 market segments 市场细 ...
吴恩达机器学习笔记第一周
第一周吴恩达机器学习笔记第一周一. 引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么? 1.3 监督学习 1.4 无监督学习二.单变量线性回归(Linear Regress ...
吴恩达机器学习笔记week8——神经网络 Neutral network
吴恩达机器学习笔记week8--神经网络 Neutral network 8-1.非线性假设 Non-linear hypotheses 8-2.神经元与大脑 Neurons and the brai ...
【Nan‘s 吴恩达机器学习笔记】第八、九章神经网络
[Nan's 吴恩达机器学习笔记]第八.九章神经网络神经网络(Neural Networks) 8.1 非线性假设 8.2 模型表示前向传播算法(Forward Propagation) 8.3 ...
吴恩达机器学习笔记整理（Week1-Week5）
吴恩达机器学习笔记整理 1. Week1 1.1 什么是机器学习(What is Machine Learning) 1.2机器学习算法分类 1.3 单变量线性回归(Linear Regression ...

【速通版】吴恩达机器学习笔记Part1