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[人工智能](吴恩达机器学习课程)学习笔记

一、问题

  1. 回归问题:得到一个或多个离散预测值
  2. 分类问题:得到一个或多个分类

二、分类

  1. 有监督学习:教计算机学习。有数据集,且已知正确答案,拿给机器训练,然后让机器在新问题中得到正确答案。
    如:判断肿瘤是良性还是恶性,训练数据集中已经标注了那些是良性那些是恶性。还有反垃圾邮件。
  2. 无监督学习:计算机自己学习。有数据集,但不知道正确答案(数据的结构)。如聚类分析,输入数据,得到多个簇。
    如:谷歌新闻,基因分析,将基因数据分段(类),语音分离。

三、吴恩达老师推荐软件

  1. Octave:开源免费,写模型块,比Java, C++, Python快。也可用Matlab。
    Octave和Matlab有内置的各种函数,一般先用Octave建立算法模型,并确定能用,再移植到C++和Java上。

四、模型描述

4.1 线性回归

符号:

m:训练样本的数量
x:输入变量或特征
y:输出变量或目标变量
(x, y):一组训练样本
( x ( i ) , y ( i ) x^{(i)},y^{(i)} x(i),y(i)):第i个训练样本
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

h:假设函数,是一个机器学习的术语。在线性回归里就是线性回归函数,其实就是把训练集通过学习算法,算出回归函数的 θ 0 \theta_0 θ0? θ 1 \theta_1 θ1?,从而得到回归函数,然后就可以通过输入参数得到预测值。

4.2 代价函数

在线性回归中,有 h θ = θ 0 + θ 1 x h_\theta=\theta_0+\theta_1x hθ?=θ0?+θ1?x,这是一元情况,多元情况为: h θ = θ 0 + θ 1 x + + θ 2 x + . . . + θ p x h_\theta=\theta_0+\theta_1x++\theta_2x+...+\theta_px hθ?=θ0?+θ1?x++θ2?x+...+θp?x
那么怎么选择 θ i \theta_i θi?,不同的 θ i \theta_i θi?将得到不同的假设函数。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
θ i \theta_i θi?的选择就是使得 1 2 m ∑ i = 1 m ( h θ ( x ( i ) ) ? y ( i ) ) \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)}) 2m1?i=1m?(hθ?(x(i))?y(i))取最小值。
J ( θ i ) = 1 2 m ∑ i = 1 m ( h θ ( x ( i ) ) ? y ( i ) ) J(\theta_i)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)}) J(θi?)=2m1?i=1m?(hθ?(x(i))?y(i))就是代价函数,也叫平方误差代价函数。这是解决回归问题最常用的代价函数。
x ( i ) , y ( i ) x^{(i)},y^{(i)} x(i)y(i)为训练集中的数据。

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加:2021-07-05 20:20:08  更:2021-07-05 20:20:36 
 
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