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目录第1周一、引言(lntr0 duction)11.2机器学习是什么？.414无监督学习………二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)15182.3代价函数的直观理解…232.6梯度下降的直观理解2.7梯度下降的线性回归…292.8接下来的内容.….31三、线性代数回顾(Linear Algebra Review).323.1矩阵和向量…32343534矩阵乘法36373.6逆、转置.3839四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables).4.1多维特征.39.414.3梯度下降法实践1-特征缩放434.4梯度下降法实践2-学习率……484.7正规方程及不可逆性（可选）51五、Octave教程(Octave Tutorial))535.1基本操作.5.2移动数据…605.3计算数据.….69765.5控制语句：for,while,if语句.885.7工作和提交的编程练习…………93第3周96六、逻辑回归(Logistic Regression)96966.2假说表示…….9863判定边界1001026.5简化的成本函数和梯度下降1051086.7多类别分类：一对多.112七、正则化(Regularization)..11571过拟合的问题.….115.1177.3正则化线性回归….1197.4正则化的逻辑回归模型120第4周122第八、神经网络：表述(Neural Networks::Representation)l221228.2神经元和大脑……8.3模型表示1…1288.4模型表示2….1328.5特征和直观理解1134.13687多类分类……138第5周139九、神经网络的学习(Neural Networks:Learning)1391399.2反向传播算法…….1419.3反向传播算法的直观理解….1449.4实现注意：展开参数…9.5梯度检验….1489.6随机初始化.150十、应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning).l5510.1决定下一步做什么…15510.2评估一个假设.…15810.3模型选择和交叉验证集.16010.4诊新偏差和方差……10.5归一化和偏差/方差….16410.6学习曲线.16610.7决定下一步做什么.168十一、机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)..17017017111.3类偏斜的误差度量…….17411.4查全率和查准率之间的权衡………175
