Home
Login

第二阶段：经典机器学习

吴恩达斯坦福机器学习课程的完整中文笔记，包含18个章节从基础到应用的全面内容，提供多种格式学习资料

Click to Start Learning AI →
MachineLearningAndrewNgCourseraGitHubTextFreeChinese

吴恩达机器学习课程笔记项目介绍

项目概述

这是一个由（fengdu78）创建的GitHub项目，专门收集和整理了斯坦福大学2014年吴恩达老师机器学习课程的中文笔记。该项目旨在帮助中文学习者更好地理解和掌握机器学习的基础知识。

项目背景

  • 课程来源: 斯坦福大学2014年吴恩达机器学习课程
  • 课程地址: https://www.coursera.org/course/ml
  • 创建时间: 2014年下半年开始翻译，2018年3月26日完善
  • 项目目标: 为中文学习者提供高质量的机器学习学习资料

项目内容结构

文件夹说明

  • docx: 笔记的Word版本
  • markdown: 笔记的Markdown版本
  • html: 笔记的HTML版本
  • images: 笔记的图片素材
  • ppt: 课程的原版PPT课件
  • srt: 课程的中英文字幕
  • code: 课程的Python代码实现

课程内容大纲

第一部分：基础概念

  1. 引言(Introduction)

    • 机器学习是什么？
    • 监督学习
    • 无监督学习

  2. 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

    • 模型表示
    • 代价函数
    • 梯度下降

  3. 线性代数回顾(Linear Algebra Review)

    • 矩阵和向量
    • 矩阵运算
    • 逆、转置

第二部分：经典算法

  1. 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

    • 多维特征
    • 多变量梯度下降
    • 正规方程

  2. Octave教程(Octave Tutorial)

    • 基本操作
    • 数据处理
    • 向量化

  3. 逻辑回归(Logistic Regression)

    • 分类问题
    • 假说表示
    • 高级优化

第三部分：高级技术

  1. 正则化(Regularization)

    • 过拟合问题
    • 正则化线性回归
    • 正则化逻辑回归

  2. 神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

    • 非线性假设
    • 神经元模型
    • 多类分类

  3. 神经网络的学习(Neural Networks: Learning)

    • 反向传播算法
    • 梯度检验
    • 随机初始化

第四部分：应用实践

  1. 应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning)

    • 模型评估
    • 交叉验证
    • 偏差和方差

  2. 机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

    • 误差分析
    • 查准率和查全率
    • 机器学习的数据

  3. 支持向量机(Support Vector Machines)

    • 优化目标
    • 核函数
    • 使用支持向量机

第五部分：无监督学习

  1. 聚类(Clustering)

    • K-均值算法
    • 优化目标
    • 选择聚类数

  2. 降维(Dimensionality Reduction)

    • 主成分分析(PCA)
    • 数据压缩
    • 数据可视化

  3. 异常检测(Anomaly Detection)

    • 高斯分布
    • 异常检测算法
    • 多元高斯分布

第六部分：实际应用

  1. 推荐系统(Recommender Systems)

    • 基于内容的推荐
    • 协同过滤
    • 矩阵分解

  2. 大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

    • 随机梯度下降
    • 在线学习
    • 映射化简

  3. 应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)

    • 滑动窗口
    • 获取大量数据
    • 上限分析

项目特色

1. 全面性

  • 涵盖机器学习基础理论到实际应用
  • 包含18个章节，从入门到进阶
  • 提供完整的课程视频、PPT和代码

2. 多格式支持

  • 提供Word、Markdown、HTML多种格式
  • 支持在线查看和离线学习
  • 数学公式图片化处理，便于在线显示

3. 中文本土化

  • 专门为中文学习者翻译和整理
  • 结合中文学习习惯和思维方式
  • 提供中英文字幕对照

学习资源

在线资源

适用人群

  • 机器学习初学者
  • 计算机科学专业学生
  • 数据科学从业者
  • 人工智能爱好者
  • 需要中文学习资料的学习者

项目价值

  1. 教育价值: 为中文学习者提供了高质量的机器学习入门资料
  2. 实用价值: 包含完整的理论知识和实践代码
  3. 社会价值: 降低了机器学习的学习门槛，促进知识传播
  4. 开源价值: 体现了开源精神，鼓励知识共享和协作

总结

这个项目是中文机器学习教育领域的重要资源，通过系统的翻译和整理，为广大中文学习者提供了学习机器学习的优质材料。项目不仅内容全面、格式多样，还建立了学习社区，体现了"赠人玫瑰，手有余香"的开源精神。