水函木示

摘要： 3. Supervised Learning | （有）监督学习在监督学习中，我们给出一个训练集，这个训练集中的样本告诉学习算法什么是我们希望它预测出来的正确答案。例如房子的价格或者是肿瘤为良性还是恶性。有监督学习可以分为回归和分类两种，其中回归问题的输出值为连续值，而分类问题的输出则是离散值。上述的房价预测即是回归问题，预测肿瘤是良性或恶性则是分类问题。让我们从少量样本的有监督学习开始讲起。假设我们有一个数据集，包含了在Portland, Oregon的47套房子的居住面积和出售价格。我们将这些数据绘制到坐标系中：给出了这样的数据，我们如何建立以居住面积为自变量，出售价钱为应变量的函数，去预 阅读全文

摘要： 是在去年（2011）知道这个online class的，那时的域名是www.ml-class.org，只有machine learning的课程。记得去年的某天，我在某处（应该是网易公开课）看了一集机器学习的公开课。很感兴趣，于是找到了Andrew Ng教授的主页，最后发现了这么一个网上公开课。在寒假时，我把公开课里没有任何字幕的Lecture下了下来，硬着头皮看了几个章节，结果是一知半解。现在工作之余，又想好好地把这个课程学习一下，于是决定通过写学习笔记的方式来督促自己去深究。现在ml-class已经成为了coursera.org的一份子，各路大牛在这开设online class，涉及各类学 阅读全文