矩阵学习与机器学习衔接

学习笔记概述

此指南提供机器学习与Spark的清晰介绍，涵盖基础概念、技术和实用示例。

本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念，代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业： 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现： 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写，帮助学习者理解算法的底层实现。

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

机器学习领域必读经典，Bishop巨著，英文电子版，高清版本。

大数据特征与机器学习算法简介，帮助您了解机器学习算法。

虽然原版书籍对于刚接触机器学习的人来说可能有些挑战，但配套的Weka平台提供了一个实践学习的便捷途径。

机器学习基础知识与应用概览 一、引言 1.1 欢迎 欢迎来到斯坦福大学2014年的机器学习课程笔记。这是一份由黄海广同学整理的详尽笔记，他是一位中国海洋大学的2014级博士生。通过这份笔记，读者可以了解机器学习的基本概念、核心技术和实际应用场景。 1.2 机器学习是什么？ 机器学习是一种人工智能领域的研究分支，探索如何让计算机具备自主学习的能力。通过分析数据集，机器学习算法能够自动改进其性能，无需显式编程即可实现任务。其应用包括自动驾驶、语音识别、搜索引擎等。 1.3 监督学习 监督学习是机器学习的一种类型，其中训练数据包含输入特征和对应的输出标签。常见算法包括：- 线性回归：用于预测连续值输出。- 逻辑回归：用于分类问题。- 支持向量机：适用于高维空间中的分类和回归问题。 1.4 无监督学习 与监督学习不同，无监督学习处理的数据没有明确标签，目标是发现数据中的结构或模式。常见任务包括：- 聚类：将样本分成簇。- 降维：减少数据维度。- 推荐系统：为用户提供个性化推荐。 二、单变量线性回归 2.1 模型表示 单变量线性回归是最简单的回归形式，模型表示为：[ h_{\theta}(x) = \theta_0 + \theta_1 x ] 其中 ( h_{\theta}(x) ) 表示假设函数，