聚类 之前的课程中我们学习的都是监督学习相关的算法，现在来开始看非监督学习。非监督学习相对于监督非学习来看，其使用的是未标记的训练集而监督学习的...

优化目标 之前的课程有学习过Logistic回归的假设函数：其图像如下： 从图像可以看出，如果的话，那么我们希望，那么;如果的话，那么我们希望，...

确定执行的优先级 我们已经学习过一些机器学习的算法，那么如何设计一个机器学习系统呢，课程中举了一个垃圾邮件分类器的例子，例子比较简单这里就不再赘...

评估假设 我们之前已经学习过一些机器学习的算法，现在我们来谈谈如何评估算法学习得到的假设。当发现预测的结果和实际的数据有误差的时候，我们需要进行...

直观感受反向传播的概念 上篇文章讲述了神经网络的反向传播算法的基本概念，现在来详细的对此算法进行一些讲解。回忆一下神经网络的代价函数： 如果我们...

代价函数 在神经网络中，我们需要定义一些新的参数来表示代价函数。 L = total number of layers in the netwo...

本文将会介绍一种叫“神经网络”(Neural Network)的机器学习算法。 非线性假设 我们之前已经学习过线性回归和逻辑回归算法了，为什么还...

概念 假设我们有一组数据集如下图所示： 左边的图中，我们假设，与数据集进行比较发现此函数和数据的拟合度并不是很高，先然数据并不是呈现一条直线的形...

回归函数 在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数...

之前的文章中我们讨论过关于线性回归的问题，现在我们来学习一下，当预测的变量y为离散值时候的分类问题。 分类 下面给出几个分类的例子： 邮件： 垃...