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分享機(jī)械學(xué)習(xí)的一本書。當(dāng)時(shí)下載了，沒時(shí)間看。所以分享給大家（wo kan bu dong!!）。感謝~~
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2018-8-2 22:02 上傳
Machine Learning(機(jī)器學(xué)習(xí))是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。在過去的十年中，機(jī)器學(xué)習(xí)幫助我們自動駕駛汽車，有效的語音識別，有效的網(wǎng)絡(luò)搜索，并極大地提高了人類基因組的認(rèn)識。機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)今非常普遍，你可能會使用這一天幾十倍而不自知。很多研究者也認(rèn)為這是最好的人工智能的取得方式。在本課中，您將學(xué)習(xí)最有效的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并獲得實(shí)踐，讓它們?yōu)樽约旱墓ぷ鳌８匾氖牵銜粌H得到理論基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)，而且獲得那些需要快速和強(qiáng)大的應(yīng)用技術(shù)解決問題的實(shí)用技術(shù)。最后，你會學(xué)到一些硅谷利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的最佳實(shí)踐創(chuàng)新。本課程提供了一個(gè)廣泛的介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)模式識別的課程。主題包括：
（一）監(jiān)督學(xué)習(xí)（參數(shù)/非參數(shù)算法，支持向量機(jī)，核函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。
（二）無監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類，降維，推薦系統(tǒng)，深入學(xué)習(xí)推薦）。
（三）在機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳實(shí)踐（偏差/方差理論；在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能創(chuàng)新過程）。
本課程還將使用大量的案例研究，您還將學(xué)習(xí)如何運(yùn)用學(xué)習(xí)算法構(gòu)建智能機(jī)器人（感知，控制），文本的理解（Web 搜索，反垃圾郵件），計(jì)算機(jī)視覺，醫(yī)療信息，音頻，數(shù)據(jù)挖掘），文本的理解（Web 搜索，反垃圾郵件），計(jì)算機(jī)視覺，醫(yī)療信息，音頻，數(shù)據(jù)挖掘，和其他領(lǐng)域。
本課程需要 10 周共 18 節(jié)課，相對以前的機(jī)器學(xué)習(xí)視頻，這個(gè)視頻更加清晰，而且每課都有 ppt 課件，推薦學(xué)習(xí)。
我和我的團(tuán)隊(duì)翻譯了部分視頻，目前已經(jīng)翻譯完畢，內(nèi)嵌中英文字幕，推薦使用potplayer。此外，我無償把字幕貢獻(xiàn)給了網(wǎng)易云課堂，他們開了免費(fèi)課：吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)。
這篇中文筆記，主要是根據(jù)視頻內(nèi)容和中文字幕以及 ppt 來制作，部分來源于網(wǎng)絡(luò)，如“小小人_V”的筆記，并持續(xù)更新。
本人水平有限，如有公式、算法錯(cuò)誤，請及時(shí)指出，發(fā)郵件給我，也可以加我 qq。今日發(fā)現(xiàn)這個(gè)筆記被下載超過 10 萬次，應(yīng)該說這個(gè)筆記有點(diǎn)用，我發(fā)現(xiàn)以前一些翻譯小錯(cuò)誤，進(jìn)行了修改，以免誤導(dǎo)初學(xué)者。
目錄
第 1 周 1
1、 引言(Introduction)1
11 歡迎1
12 機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？4
13 監(jiān)督學(xué)習(xí)6
14 無監(jiān)督學(xué)習(xí)10
2、 單變量線性回歸(Linear Regression with One Variable) 15
21 模型表示15
22 代價(jià)函數(shù)17
23 代價(jià)函數(shù)的直觀理解 I19
24 代價(jià)函數(shù)的直觀理解 II20
25 梯度下降21
26 梯度下降的直觀理解24
27 梯度下降的線性回歸27
28 接下來的內(nèi)容29
3、 線性代數(shù)回顧(Linear Algebra Review)30
31 矩陣和向量30
32 加法和標(biāo)量乘法31
33 矩陣向量乘法32
34 矩陣乘法33
35 矩陣乘法的性質(zhì)34
36 逆、轉(zhuǎn)置35
第 2 周 36
4、 多變量線性回歸(Linear Regression with Multiple Variables)36
41 多維特征36
42 多變量梯度下降37
43 梯度下降法實(shí)踐 1-特征縮放 39
44 梯度下降法實(shí)踐 2-學(xué)習(xí)率 40
45 特征和多項(xiàng)式回歸41
46 正規(guī)方程42
47 正規(guī)方程及不可逆性（選修）44
5、 Octave 教程(Octave Tutorial)47
51 基本操作47
52 移動數(shù)據(jù)54
53 計(jì)算數(shù)據(jù)62
54 繪圖數(shù)據(jù)70
55 控制語句：for，while，if 語句 76
56 向量化82
57 工作和提交的編程練習(xí)86
第 3 周 88
6、 邏輯回歸(Logistic Regression)88
61 分類問題88
II
62 假說表示90
63 判定邊界92
64 代價(jià)函數(shù)94
65 簡化的成本函數(shù)和梯度下降98
66 高級優(yōu)化101
67 多類別分類：一對多105
7、 正則化(Regularization) 108
71 過擬合的問題108
72 代價(jià)函數(shù)110
73 正則化線性回歸112
74 正則化的邏輯回歸模型113
第 4 周 115
8、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：表述(Neural Networks: Representation)115
81 非線性假設(shè)115
82 神經(jīng)元和大腦117
83 模型表示 1121
84 模型表示 2124
85 特征和直觀理解 1126
86 樣本和直觀理解 II128
87 多類分類130
第 5 周 131
9、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)(Neural Networks: Learning) 131
91 代價(jià)函數(shù)131
92 反向傳播算法133
93 反向傳播算法的直觀理解136
94 實(shí)現(xiàn)注意：展開參數(shù)138
95 梯度檢驗(yàn)139
96 隨機(jī)初始化141
97 綜合起來142
98 自主駕駛143
第 6 周 146
10、 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的建議(Advice for Applying Machine Learning) 146
101 決定下一步做什么146
102 評估一個(gè)假設(shè)149
103 模型選擇和交叉驗(yàn)證集151
104 診斷偏差和方差153
105 正則化和偏差/方差155
106 學(xué)習(xí)曲線157
107 決定下一步做什么159
11、 機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)(Machine Learning System Design) 161
111 首先要做什么161
112 誤差分析162
113 類偏斜的誤差度量165
114 查準(zhǔn)率和查全率之間的權(quán)衡166
III
115 機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)168
第 7 周 172
12、 支持向量機(jī)(Support Vector Machines) 172
121 優(yōu)化目標(biāo)172
122 大邊界的直觀理解178
123 數(shù)學(xué)背后的大邊界分類（選修）183
124 核函數(shù) 1190
125 核函數(shù) 2192
126 使用支持向量機(jī)194
第 8 周 197
13、 聚類(Clustering)197
131 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：簡介197
132 K-均值算法 200
133 優(yōu)化目標(biāo)202
134 隨機(jī)初始化203
135 選擇聚類數(shù)204
14、 降維(Dimensionality Reduction)207
141 動機(jī)一：數(shù)據(jù)壓縮207
142 動機(jī)二：數(shù)據(jù)可視化210
143 主成分分析問題211
144 主成分分析算法213
145 選擇主成分的數(shù)量214
146 重建的壓縮表示215
147 主成分分析法的應(yīng)用建議217
第 9 周 218
15、 異常檢測(Anomaly Detection) 218
151 問題的動機(jī)218
152 高斯分布220
153 算法221
154 開發(fā)和評價(jià)一個(gè)異常檢測系統(tǒng)223
155 異常檢測與監(jiān)督學(xué)習(xí)對比224
156 選擇特征225
157 多元高斯分布（選修）227
158 使用多元高斯分布進(jìn)行異常檢測（選修）230
16、 推薦系統(tǒng)(Recommender Systems)233
161 問題形式化233
162 基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)235
163 協(xié)同過濾237
164 協(xié)同過濾算法239
165 向量化：低秩矩陣分解240
166 推行工作上的細(xì)節(jié)：均值歸一化242
第 10 周 243
17、 大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)(Large Scale Machine Learning)243
171 大型數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)243
IV
172 隨機(jī)梯度下降法244
173 小批量梯度下降245
174 隨機(jī)梯度下降收斂246
175 在線學(xué)習(xí)248
176 映射化簡和數(shù)據(jù)并行250
18、 應(yīng)用實(shí)例：圖片文字識別(Application Example: Photo OCR) 251
181 問題描述和流程圖251
182 滑動窗口252
183 獲取大量數(shù)據(jù)和人工數(shù)據(jù)254
184 上限分析：哪部分管道的接下去做255
19、 總結(jié)(Conclusion)256
191 總結(jié)和致謝256
附件 258
機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)258
高等數(shù)學(xué)258
線性代數(shù)266
概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)276
機(jī)器學(xué)習(xí)是目前信息技術(shù)中最激動人心的方向之一。在這門課中，你將學(xué)習(xí)到這門技術(shù)的前沿，并可以自己實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。你或許每天都在不知不覺中使用了機(jī)器學(xué)習(xí)的算法每次，你打開谷歌、必應(yīng)搜索到你需要的內(nèi)容，正是因?yàn)樗麄冇辛己玫膶W(xué)習(xí)算法。谷歌和微軟實(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)算法來排行網(wǎng)頁每次，你用 Facebook 或蘋果的圖片分類程序他能認(rèn)出你朋友的照片，這也是機(jī)器學(xué)習(xí)。每次您閱讀您的電子郵件垃圾郵件篩選器，可以幫你過濾大量的垃圾郵件這也是一種學(xué)習(xí)算法。對我來說，我感到激動的原因之一是有一天做出一個(gè)和人類一樣聰明的機(jī)器。實(shí)現(xiàn)這個(gè)想法任重而道遠(yuǎn)，許多 AI 研究者認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)最好的方法是通過讓機(jī)器試著模仿人的大腦學(xué)習(xí)我會在這門課中介紹一點(diǎn)這方面的內(nèi)容。在這門課中，你還講學(xué)習(xí)到關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的前沿狀況。但事實(shí)上只了解算法、數(shù)學(xué)并不能解決你關(guān)心的實(shí)際的問題。所以，我們將花大量的時(shí)間做練習(xí)，從而你自己能實(shí)現(xiàn)每個(gè)這些算法，從而了解內(nèi)部機(jī)理。
那么，為什么機(jī)器學(xué)習(xí)如此受歡迎呢？原因是，機(jī)器學(xué)習(xí)不只是用于人工智能領(lǐng)域。我們創(chuàng)造智能的機(jī)器，有很多基礎(chǔ)的知識。比如，我們可以讓機(jī)器找到 A 與 B 之間的最短路徑，但我們?nèi)匀徊恢涝趺醋寵C(jī)器做更有趣的事情，如 web 搜索、照片標(biāo)記、反垃圾郵件。我們發(fā)現(xiàn)，唯一方法是讓機(jī)器自己學(xué)習(xí)怎么來解決問題。所以，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)的一個(gè)能力。
現(xiàn)在它涉及到各個(gè)行業(yè)和基礎(chǔ)科學(xué)中。我從事于機(jī)器學(xué)習(xí)，但我每個(gè)星期都跟直升機(jī)飛行員、生物學(xué)家、很多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)程序員交流（我在斯坦福大學(xué)的同事同時(shí)也是這樣）和平均每個(gè)星期會從硅谷收到兩、三個(gè)電子郵件，這些聯(lián)系我的人都對將學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于他們自
己的問題感興趣。這表明機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的問題非常廣泛。有機(jī)器人、計(jì)算生物學(xué)、硅谷中大量的問題都收到機(jī)器學(xué)習(xí)的影響。
這里有一些機(jī)器學(xué)習(xí)的案例。比如說，數(shù)據(jù)庫挖掘。機(jī)器學(xué)習(xí)被用于數(shù)據(jù)挖掘的原因之一是網(wǎng)絡(luò)和自動化技術(shù)的增長，這意味著，我們有史上最大的數(shù)據(jù)集比如說，大量的硅谷公司正在收集 web 上的單擊數(shù)據(jù)，也稱為點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，并嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析數(shù)據(jù)，更好的了解用戶，并為用戶提供更好的服務(wù)。這在硅谷有巨大的市場。再比如，醫(yī)療記錄。隨著自動化的出現(xiàn)，我們現(xiàn)在有了電子醫(yī)療記錄。如果我們可以把醫(yī)療記錄變成醫(yī)學(xué)知識，我們就可以更好地理解疾病。再如，計(jì)算生物學(xué)。還是因?yàn)樽詣踊夹g(shù)，生物學(xué)家們收集的大量基因數(shù)據(jù)序列、DNA 序列和等等，機(jī)器運(yùn)行算法讓我們更好地了解人類基因組，大家都知道這對人類意味著什么。再比如，工程方面，在工程的所有領(lǐng)域，我們有越來越大、越來越大的數(shù)據(jù)集，我們試圖使用學(xué)習(xí)算法，來理解這些數(shù)據(jù)。另外，在機(jī)械應(yīng)用中，有些人不能直接操作。例如，我已經(jīng)在無人直升機(jī)領(lǐng)域工作了許多年。我們不知道如何寫一段程序讓直升機(jī)自己飛。我們唯一能做的就是讓計(jì)算機(jī)自己學(xué)習(xí)如何駕駛直升機(jī)。手寫識別：現(xiàn)在我們能夠非常便宜地把信寄到這個(gè)美國甚至全世界的原因之一就是當(dāng)你寫一個(gè)像這樣的信封，一種學(xué)習(xí)算法已經(jīng)學(xué)會如何讀你信封，它可以自動選擇路徑，所以我們只需要花幾個(gè)美分把這封信寄到數(shù)千英里外。事實(shí)上，如果你看過自然語言處理或計(jì)算機(jī)視覺，這些語言理解或圖像理解都是屬于 AI領(lǐng)域。大部分的自然語言處理和大部分的計(jì)算機(jī)視覺，都應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)算法還廣泛用于自定制程序。每次你去音樂站點(diǎn)，它都會給出其他電影或產(chǎn)品或音樂的建議，這是一種學(xué)習(xí)算法。仔細(xì)想一想，他們有百萬的用戶；但他們沒有辦法為百萬用戶，編寫百萬個(gè)不同程序。軟件能給這些自定制的建議的唯一方法是通過學(xué)習(xí)你的行為，來為你定制服務(wù)。
最后學(xué)習(xí)算法被用來理解人類的學(xué)習(xí)和了解大腦。
我們將談?wù)撊绾斡眠@些推進(jìn)我們的 AI 夢想。幾個(gè)月前，一名學(xué)生給我一篇文章關(guān)于最頂尖的 12 個(gè) IT 技能。擁有了這些技能 HR 絕對不會拒絕你。這是稍顯陳舊的文章，但在這個(gè)列表最頂部就是機(jī)器學(xué)習(xí)的技能。
在斯坦福大學(xué)，招聘人員聯(lián)系我，讓我推薦機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)生畢業(yè)的人遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于機(jī)器學(xué)習(xí)的畢業(yè)生。所以我認(rèn)為需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有被滿足現(xiàn)在學(xué)習(xí)“機(jī)器學(xué)習(xí)”非常好，在這門課中，我希望能告訴你們很多機(jī)器學(xué)習(xí)的知識。
在接下來的視頻中，我們將開始給更正式的定義，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。然后我們會開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的主要問題和算法你會了解一些主要的機(jī)器學(xué)習(xí)的術(shù)語，并開始了解不同的算法，用哪種算法更合適。
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