吴恩达机器学课程***中文
简述信息一览：
网易云课堂发布“2018年最受欢迎课程排行榜“
1、《循序渐进学摄影（初级班）》：由钟百迪老师原创录制的摄影入门系统课程，适合零基础的爱好者。累积已有约32万人次进行了学习。《从零到高手 吉他入门标准教程》：适合所有初学者以及吉他爱好者，由经验丰富的讲师授课。已有累计15万人参与学习。
吴恩达机器学习系列8:逻辑回归的代价函数
1、吴恩达机器学习系列8：逻辑回归的代价函数 在逻辑回归中，代价函数的选择至关重要，因为它直接影响到模型参数的拟合效果和算法的收敛性。与线性回归不同，逻辑回归的代价函数***用了对数损失函数（Log Loss），这是由其分类问题的本质决定的。
2、通过梯度下降，我们可以最小化代价函数，找到最佳参数值，从而实现模型的优化。梯度下降算法不仅适用于线性回归，还能应用于其他机器学习问题。掌握梯度下降后，我们可以将其应用于不同的学习环境中，包括线性回归。在梯度下降法中，我们首先定义了代价函数，并通过梯度下降算法不断迭代，直至找到局部最小值。
3、定义：代价函数，通常用J表示，它计算模型预测值h与实际值y之间的差异。这个差异值越小，说明模型的预测结果与实际数据越匹配。核心作用：评估模型性能：代价函数提供了一个量化的指标，用于评估模型在当前参数下的性能。
4、损失函数：定义：损失函数用于衡量模型预测结果与实际观测结果之间的差异或误差。作用：通过计算预测误差，损失函数帮助评估模型的性能，并指导模型的训练过程。示例：常见的损失函数包括Hinge损失、对数损失、指数损失等。代价函数：定义：代价函数通常与损失函数紧密相关，但在某些上下文中可能略有不同。
5、如studentsTuple[0：4]，以及统计元素出现次数，如studentsTuple.count（ming） 和元素位置查找，如studentsTuple.index（jun）。总结 代价函数是机器学习的灵魂，它帮助我们优化模型，而元组和列表的对比则展示了Python中数据结构的不同特性。理解并熟练运用这些概念，是提升机器学习实践能力的关键一步。
6、通过从逻辑回归出发并进行适当的改动，我们可以得到支持向量机的代价函数。SVM 具有最大间隔分类器、核函数和支持向量等特点，这些特点使得SVM在处理复杂分类问题时表现出色。希望以上内容能够帮助你更好地理解支持向量机的基本原理和推导过程。
(一)吴恩达机器学习-第一章-绪论:初识机器学习
一）吴恩达机器学习-第一章-绪论：初识机器学习课程简介欢迎参加《机器学习》课程。本课程简要介绍了机器学习的背景、当前的应用场景以及发展前景。机器学习作为人工智能的一个重要分支，已经广泛应用于各个领域，包括但不限于图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
明确核心概念与关系人工智能（AI）：广义上指让计算机具备人类智能的研究领域，涵盖自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等方向。其核心是通过算法模拟人类认知能力。机器学习（ML）：AI的核心分支，通过算法从数据中自动学习模式并改进性能。
机器学习算法主要分为两大类：监督学习（Supervised learning）和无监督学习（Unsupervised learning）。监督学习 监督学习的目的是在已知一些数据集（输入）及其对应答案（输出）的情况下，学习输入与输出之间的关系。这种关系通常表现为一个函数或模型，它能够将新的输入数据映射到相应的输出上。
单变量线性回归是监督学习中基于单个特征输入的线性回归算法。该算法主要包括模型表示、损失函数以及梯度下降方法，展示了一个完整的监督学习过程。模型表示 在监督学习中，学习算法从数据中产生模型，也称为假设（hypothesis）。
吴恩达机器学习系列1:监督学习和无监督学习
1、机器学习算法主要分为两大类：监督学习（Supervised learning）和无监督学习（Unsupervised learning）。监督学习 监督学习的目的是在已知一些数据集（输入）及其对应答案（输出）的情况下，学习输入与输出之间的关系。这种关系通常表现为一个函数或模型，它能够将新的输入数据映射到相应的输出上。
2、吴恩达机器学习笔记系列（二）：监督学习与非监督学习机器学习包含两大核心领域：监督学习（Supervise Learning）与无监督学习（Unsupervised Learning）。其中监督学习是现实应用最广泛、发展最迅猛的领域。下面将详细探讨这两类学习算法。监督学习目前机器学习创造的99%的经济价值都来自于监督学习。
3、数据类型：监督学习使用标记数据进行训练，即每个数据点都有相应的标签或目标值。而无监督学习则使用未标记数据进行训练，数据点没有明确的标签或目标值。学习目标：监督学习的目标是通过学习标记数据中的模式，建立一个能够预测新数据标签或目标值的模型。
4、监督式机器学习是指数据集中的每条记录都包含标签或标志的问题类型，而无监督机器学习则是指数据集中没有记录包含任何标签或标志的问题类型。
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