1.Overview
1.机器学习: 学习资料&代码实战 2.推荐系统: 学习资料&Python Spark实现常用推荐算法
2.目录介绍
2.1 machine_learning
2.1.1 coursera
coursera学习课程笔记
- week_1: 机器学习入门介绍,单个特征下线性回归模型中的
假设函数
、代价函数
、梯度下降算法
- week_2: 多个特征变量线性回归模型中的
假设函数
、代价函数
、梯度下降算法
、特征缩放
、正规方程
- week_3: 逻辑回归模型介绍,同时也介绍如何解决
过拟合
问题
2.1.2 algorithm
法代码,包括octave和python
- linear_regression: 线性回归
- logisti_regression: 逻辑回归