CS299读书笔记

第一集 2017-04-19

背景知识：

1、计算科学的知识

数据结构：队列、栈、二叉树

2、统计概率知识

本科知识：期望、方差等

3、线性代数方面

矩阵、向量、特征向量等等

相关资料网址

​​​ http://cs229.stanford.edu​​​ 基本介绍：

1、监督学习（回归&分类）2、学习理论；

3、无监督学习（聚类）；4、强化学习；

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线代和概率统计的知识应该还好，计算机和Matlab也许要下点功夫吧。

看到了ML在工程上的应用，感觉还是蛮厉害。我自己的想法还是太局限。不是调个包，跑个模型就是ML。

Too Naive呀。借着后面的视频，顺便复习下数学知识吧。

2017-04-19 23:00:00  于杭州

第二集 2017-04-23

主要讲线性回归，以及求解的几种方法：梯度下降、随机梯度下降、正规方程等。

计算步骤而言明白清晰，但是数学原理则不清楚咯。比如：梯度下降方向为什么是目标函数值下降的方向。