一、机器学习的分类： 监督学习（supervised learning）：线性回归，逻辑回归，KNN，神经网络，决策树，集成学习，SVM，贝叶斯，协同过滤，LDA 无监督学习（unsupervised learning）：聚类、关联规则，PCA降维 …… 二、机器学习中主要解决问题包括：分类，回归，聚类，降维 ……

机器学习总结一-算法公式的向量化实现vectorization

自己学习吴恩达机器学习的总结，主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍，以及解释了，吴恩达课中没有解释推导的内容。

机器学习的课件，课件里面对机器学习中常用的基本的知识点进行了总结与归纳，本文档适合刚入门及待入门的同学下载学习；适合初学者进行参考学习，

image.zip吴恩达机器学习总结

看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。 首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。所以说，该书还是比较适合有基础的朋友。