文章目录

  • 1. 第一章 简介
    • 1.1 机器学习（Machine Learning）
    • 1.2 有监督学习（Supervised Learning）
    • 1.3 无监督学习（Unsupervised Learning）
  • 2. 第二章 线性回归（Linear Regression）
    • 2.1 假设函数（hypothesis）
    • 2.2 代价函数（cost function）
    • 2.3 简化（Simplified）
    • 2.4 重新加入 θ 0 {\theta _0} θ0​分析
    • 2.5 梯度下降（Gradient descent）
    • 2.6 梯度下降总结
    • 2.7 线性回归梯度下降
  • 3. 第三章 线性代数基础
    • 3.1 矩阵和向量（Matrices and vectors）
    • 3.2 矩阵加减与标量(scalar)运算
    • 3.3 矩阵向量乘法
    • 3.4 矩阵乘法
    • 3.5 矩阵乘法特征
    • 3.6 逆和转置
  • 4. 第四章 多元线性回归
    • 4.1 多元特征
    • 4.2 多元变量梯度下降
    • 4.3 多元变量梯度下降：特征缩放（Feature Scaling）
    • 4.4 多元变量梯度下降：学习率 α \alpha α
    • 4.5 特征和多项式回归
    • 4.6 正规方程（Normal equation）解析解法
    • 4.7 正规方程：不可逆矩阵
  • 5. 第五章 Octave基础

1. 第一章 简介

1.1 机器学习（Machine Learning）

机器学习：研究能够从经验中自动提升自身性能的计算机算法。

从数学角度：机器学习就是从数据中学习一个函数

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