斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版.pdf
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老夫的少女心
2025-05-13
学习
内容
分析
模型
笔记
机器
回归
错误
讲义
分布式
11.4 MB
CS 229
机器学习
(个人笔记)
目录
(1)线性回归、logistic回归和一般回归 1
(2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 10
(3)支持向量机SVM（上） 20
(4)支持向量机SVM（下） 32
(5)规则化和模型选择 45
(6)K-means聚类算法 50
(7)混合高斯模型和EM算法 53
(8)EM算法 55
(9)在线学习 62
(10)主成分分析 65
(11)独立成分分析 80
(12)线性判别分析 91
(13)因子分析 103
(14)增强学习 114
(15)典型关联分析 120
(16)偏最小二乘法回归 129
这里面的内容是我在2011年上半年学习斯坦福大学《机器学习》课
程的个人学习笔记，内容主要来自Andrew Ng教授的讲义和学习视
频。
另外也包含来自其他论文和其他学校讲义的一些内容。每章内容主
要按照个人学习时的思路总结得到。
由于是个人笔记，里面表述错误、公式错误、理解错误、笔误都会
存在。更重要的是我是初学者，千万不要认为里面的思路都正确。
如果有疑问的地方，请第一时间参考Andrew Ng教授的讲义原文和
视频，再有疑问的地方可以找一些大牛问问。
博客上很多网友提出的问题，我难以回答，因为我水平确实有限，
更深层次的内容最好找相关大牛咨询和相关论文研读。
如果有网友想在我这个版本基础上再添加自己的笔记，可以发送
Email给我，我提供原始的word docx版本。
另，本人目前在科苑软件所读研，马上三年了，方向是分布式计
算，主要偏大数据分布式处理，平时主要玩Hadoop、Pig、Hive、
Mahout、NoSQL啥的，
关注系统方面和数据库方面的会议。希望大家多多交流，以后会往
博客上放这些内容，机器学习会放的少了。
Anyway，祝大家学习进步、事业成功！
对回归方法的认识
JerryLead
csxulijie@gmail.com
2011 年 2 月 27 日
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