摘要： 监督学习： 线性回归，逻辑回归，神经网络，支持向量机。 非监督学习： K-means，PCA，异常检测 应用： 推荐系统，大规模机器学习 机器学习系统优化： 偏差/方差，正则化，下一步要进行的工作：评估学习算法（精确率，召回率），学习曲线，错误分析，上限分析 1. 监督学习 1.1 线性回归 假设函 阅读全文