andew ng老師的機器學習終於看完了，收穫還是蠻大的。我並不是在course上看的，我是在b站上看的，本來想在網易雲上看結果網易雲下架了。我course作業都完成了結果發現沒證書？excuse me?？？還得購買或者申請助學金？？？沒人告訴我，我就吃了這個虧，太窮了，沒工資，每個月能來錢的就國家500塊救濟。現在申請了助學金，估計大概率需要重頭再來。不知道要不要取消訂閱什麼的，我沒找到，太慘了，有知道怎麼搞的兄弟可以說一下哦。
談談收穫吧。
總的來說，收穫蠻大的。我是對著網上別人整理的筆記看的，有錯的地方和不足的地方自己再加以修改和補充。對支援向量機，邏輯回歸，神經網路我感覺我都有了全新的認識，老師講解的很透徹，感覺高中生都可以聽。這門課**的值得推薦。
course 給我的回信，美滋滋！
吳恩達老師課程機器學習筆記
無監督學習 線性回歸 代價函式j 主要演算法 1.監督學習 supervised learning 2.無監督學習 unsupervised learning 其他演算法 1.強化學習 reinforcement learning 2.推薦演算法 recommender systems right ...
吳恩達《機器學習》課程總結 19 總結
線性回歸 下面第三行x0 i 其實是1，可以去掉 邏輯回歸 神經網路 寫出前向傳播即可，反向框架會自動計算 pca訓練誤差減去人類最高水平為偏差 欠擬合 交叉驗證集誤差減訓練誤差為方差 過擬合 正則化解決方差問題，不對 0正則化 全過程觀測偏差與方差，所以更全面。找到哪種原因造成誤差最大，最該花時間...
吳恩達《機器學習》課程總結（19）總結
線性回歸 下面第三行x0 i 其實是1，可以去掉 邏輯回歸 神經網路 寫出前向傳播即可，反向框架會自動計算 pca訓練誤差減去人類最高水平為偏差 欠擬合 交叉驗證集誤差減訓練誤差為方差 過擬合 正則化解決方差問題，不對 0正則化 全過程觀測偏差與方差，所以更全面。找到哪種原因造成誤差最大，最該花時間...