本文摘要：本文是吴恩达老师的机械学习课程[1]的条记和代码复现部门，这门课是经典，没有之一。可是有个问题，就是内容较多，有些内容确实有点过时。如何在最短时间学完这门课程？作为课程的主要翻译者和条记作者，我推荐把英华部门举行学习，这样进度会快一点。作者：黄海广[2]时间不多的朋侪可以根据以下五篇文章的条记和作业代码（原课程作业是 OCTAVE的，这里是复现的 Python 代码）举行学习，快速入门机械学习，制止走弯路。 可以收藏下这篇文章，以后用碎片时间在手机上学习机械学习。

本文是吴恩达老师的机械学习课程[1]的条记和代码复现部门，这门课是经典，没有之一。可是有个问题，就是内容较多，有些内容确实有点过时。如何在最短时间学完这门课程？作为课程的主要翻译者和条记作者，我推荐把英华部门举行学习，这样进度会快一点。作者：黄海广[2]时间不多的朋侪可以根据以下五篇文章的条记和作业代码（原课程作业是 OCTAVE的，这里是复现的 Python 代码）举行学习，快速入门机械学习，制止走弯路。

可以收藏下这篇文章，以后用碎片时间在手机上学习机械学习。第一部门:回归第二部门:逻辑回归第三部门:支持向量机第四部门：无监视学习第五部门:异常检测和推荐系统2014年12月开始到mooc网上学堂学习机械学习课程，该课程内容很是不错，我整理和翻译了大部门视频。（该视频字幕已经无偿送给云课堂：吴恩达机械学习课程，由他们举行润色，致谢里有我的名字。

这个课程有很多多少个翻译版本，我的可能是最差的一个版本，但可能下载最多。）字幕和视频有需要的同学到我的github[3]下载。在学习机械学习课程时，我把条记放到了github[3]上提供下载，被下载了几十万次，获得13400+star。原课程的作业代码是octave的，现在险些用不到了，我用python3.6复现了课程代码，而且公然了条记的word和markdown版本。

有个问题就是，内容比力多，到底哪几部门需要认真读呢？作为条记作者，我以为下面这个目录标红部门应该要认真读下，这部门不外时，我已经整合到五篇文章里了（第一部门:回归，第二部门:逻辑回归，第三部门:支持向量机，第四部门：无监视学习，第五部门:异常检测和推荐系统），这五篇文章，另有算法的python复现，可以从代码里深刻明白算法的英华。希望大家少走弯路，用手机收藏下这篇文章，用碎片时间学完“吴恩达机械学习课”。原课程目录第一周一、 引言(Introduction)1.1 接待1.2 机械学习是什么？1.3 监视学习1.4 无监视学习二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)2.1 模型表现2.2 价格函数2.3 价格函数的直观明白I2.4 价格函数的直观明白II2.5 梯度下降2.6 梯度下降的直观明白2.7 梯度下降的线性回归2.8 接下来的内容三、线性代数回首(Linear Algebra Review)3.1 矩阵和向量3.2 加法和标量乘法3.3 矩阵向量乘法3.4 矩阵乘法3.5 矩阵乘法的性质3.6 逆、转置第二周四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)4.1 多维特征4.2 多变量梯度下降4.3 梯度下降法实践1-特征缩放4.4 梯度下降法实践2-学习率4.5 特征和多项式回归4.6 正规方程4.7 正规方程及不行逆性（选修）五、Octave教程(Octave Tutorial)5.1 基本操作5.2 移动数据5.3 盘算数据5.4 绘图数据5.5 控制语句：for，while，if语句5.6 向量化5.7 事情和提交的编程训练第三周六、逻辑回归(Logistic Regression)6.1 分类问题6.2 假说表现6.3 判断界限6.4 价格函数6.5 简化的成本函数和梯度下降6.6 高级优化6.7 多种别分类：一对多七、正则化(Regularization)7.1 过拟合的问题7.2 价格函数7.3 正则化线性回归7.4 正则化的逻辑回归模型第四周第八、神经网络：表述(Neural Networks: Representation)8.1 非线性假设8.2 神经元和大脑8.3 模型表现18.4 模型表现28.5 样本和直观明白18.6 样本和直观明白II8.7 多类分类第五周九、神经网络的学习(Neural Networks: Learning)9.1 价格函数9.2 反向流传算法9.3 反向流传算法的直观明白9.4 实现注意：展开参数9.5 梯度磨练9.6 随机初始化9.7 综合起来9.8 自主驾驶第六周十、应用机械学习的建议(Advice for Applying Machine Learning)10.1 决议下一步做什么10.2 评估一个假设10.3 模型选择和交织验证集10.4 诊断偏差和方差10.5 正则化和偏差/方差10.6 学习曲线10.7 决议下一步做什么十一、机械学习系统的设计(Machine Learning System Design)11.1 首先要做什么11.2 误差分析11.3 类偏斜的误差怀抱11.4 查准率和查全率之间的权衡11.5 机械学习的数据第7周十二、支持向量机(Support Vector Machines)12.1 优化目的12.2 大界限的直观明白12.3 数学背后的大界限分类（选修）12.4 核函数112.5 核函数212.6 使用支持向量机第八周十三、聚类(Clustering)13.1 无监视学习：简介13.2 K-均值算法13.3 优化目的13.4 随机初始化13.5 选择聚类数十四、降维(Dimensionality Reduction)14.1 念头一：数据压缩14.2 念头二：数据可视化14.3 主身分分析问题14.4 主身分分析算法14.5 选择主身分的数量14.6 重建的压缩表现14.7 主身分分析法的应用建议第九周十五、异常检测(Anomaly Detection)15.1 问题的念头15.2 高斯漫衍15.3 算法15.4 开发和评价一个异常检测系统15.5 异常检测与监视学习对比15.6 选择特征15.7 多元高斯漫衍（选修）15.8 使用多元高斯漫衍举行异常检测（选修）十六、推荐系统(Recommender Systems)16.1 问题形式化16.2 基于内容的推荐系统16.3 协同过滤16.4 协同过滤算法16.5 向量化：低秩矩阵剖析16.6 推行事情上的细节：均值归一化第十周十七、大规模机械学习(Large Scale Machine Learning)17.1 大型数据集的学习17.2 随机梯度下降法17.3 小批量梯度下降17.4 随机梯度下降收敛17.5 在线学习17.6 映射化简和数据并行十八、应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)18.1 问题形貌和流程图18.2 滑动窗口18.3 获取大量数据和人工数据18.4 上限分析：哪部门管道的接下去做十九、总结(Conclusion)19.1 总结和致谢参考资料[1] 机械学习课程: https://www.coursera.org/course/ml[2] 黄海广: https://github.com/fengdu78[3] github: https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes[4] 作业代码: https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/master/code[5] markdown 文件: https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/master/markdown[6] pdf 文件: https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/master/机械学习小我私家条记完整版v5.4-A4打印版.pdf。

本文关键词：带你,少走弯路,五篇,文章,学完,华体会体育app,吴恩达,机械

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