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1.背景

? ? ? ? 斯坦福機器學習公開課差不多是網(wǎng)上能找到的最好的機器學習入門課程了。現(xiàn)在一共有20節(jié)課放到網(wǎng)絡上，博主是在網(wǎng)易公開課學的，那里的視頻有中文字幕然后課件也很全。 （地址：http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html） ? ? ? ?主講師Andrew Ng（已經(jīng)被百度詔安了）是華裔科學家，看他的課特別有親切感。感覺他們的課跟國內老師的課區(qū)別還是挺大的，國內的教授講算法就是只講公式什么的，人家斯坦福的教授都是從一個例子引出算法，讓你明白公式從哪來又會用到哪去。

2.筆記

? ? ? ?第一節(jié)課沒有講什么算法，就是總體介紹了下機器學習這門科學。 ? ? ? ? ? ? ? ?一開始Andrew Ng講到學習這門課程需要做到什么什么。第一：exciting，第二：apply algorithm，第三：begin research。 ? ? ? ? ? ? ? ?這門課最主要的工具是matlab和octave，后者可以看做是前者的免費版。（國外還是比較注重知識產(chǎn)權的，老師都不教大家破解matlab）。 ? ? ? ? ? ? ? ?用到的數(shù)學基礎知識（期望方差什么的），我覺得中國學生的數(shù)學應該完爆他們，不過他們有討論課，老師會重新將一些基礎知識，這點北郵沒有。 ? ? ? ? ? ? ? ?接著講到了機器學習的創(chuàng)始人——Arthur Samuel，他定義機器學習是在不被制定規(guī)則的情況下自己學習，后來舉了個跳棋系統(tǒng)通過學習，棋藝超過了他自己的例子。 ? ? ? ?? ? ? ? ? 下面是本節(jié)課要掌握的四個主要方面。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1.supervised learning(監(jiān)督學習)——提供標準答案的方式。主要應用是分類。 ? ? ? ? ? ?2.learning theory （學習理論）
? ? ? ? ?3.unsupervised learning（無監(jiān)督學習）。主要應用是聚類（clustering），這一段的例子很酷。
? ? ? ? ?4.reinforcement learning（強化學習）。主要是機器人領域的應用。 ? ?? ? ? ??

總結

以上是生活随笔為你收集整理的斯坦福机器学习公开课学习笔记(1)—机器学习的动机与应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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