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1、Machine Learning,机器学习 龙湘林,目录,一、机器学习介绍二、代价函数和梯度下降算法,1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。,一、Introduction,简单定义：计算机程序从经验E中学习任务T，并用度量P来衡量性能。,分类：1、监督学习：回归、分类2、非监督学习,一、Introduction,一、Introduction,Tumor Size,Age,一、Introduction,x1,x2,一、In
2、troduction,训练集,学习算法,h,输入数据,输出数据,h的表达式,一、Introduction,二、Cost function & Gradient descent,假设:,代价函数:,目的:,Cost function：,y,x,二、Cost function & Gradient descent,y,x,二、Cost function & Gradient descent,Price ($) in 1000s,Size in feet2 (x),二、Cost function & Gradient descent,二、Cost function & Gradient descen
3、t,(for fixed , this is a function of x),(function of the parameters ),梯度下降算法：,线性回归模型,梯度下降算法：,二、Cost function & Gradient descent,梯度下降算法：,update andsimultaneously,1,0,J(0,1),0,1,J(0,1),(for fixed , this is a function of x),(function of the parameters ),(for fixed , this is a function of x),(function o
4、f the parameters ),(for fixed , this is a function of x),(function of the parameters ),(for fixed , this is a function of x),(function of the parameters ),(for fixed , this is a function of x),(function of the parameters ),(for fixed , this is a function of x),(function of the parameters ),(for fixed , this is a function of x),(function of the parameters ),(for fixed , this is a function of x),(function of the parameters ),(for fixed , this is a function of x),(function of the parameters ),
