斯坦福大學《機器學習》- 核心內容(2.4)

吳恩達老師在coursera平台上的《機器學習》課程，無論在國內、還是在國外，都是最受歡迎的入門課程，沒有之一。無數新手都是從這門課開始，進入機器學習領域的。

該課程的最大特點是：易學、易用。正如吳老師本人所說，

我非常注重「實踐演算法」這部分內容。實際上，就這些內容而言，我不知道還有哪所大學會介紹到。給你講授學習演算法就好像給你一套工具，相比於提供工具，可能更重要的，是教你如何使用這些工具。我喜歡把這比喻成學習當木匠。想像一下，某人教你如何成為一名木匠，說這是鎚子，這是螺絲刀、鋸子，祝你好運，再見。這種教法不好，不是嗎？你擁有這些工具，但更重要的是，你要學會如何恰當地使用這些工具。會用與不會用的人之間，存在著鴻溝。

由於課程全英文講授，為了降低大家的學習門檻，本專欄將該課程的部分核心內容提煉出來，翻譯成中文，不定期在專欄發布，供大家參考學習。

• 寫給初次閱讀的你：目前，網路上存在另一種版本：也是吳恩達老師講授的《斯坦福大學公開課：機器學習 (CS 229) 》。該版本的不同之處在於，課時更長、錄製年代更久遠，但是課程的內容更加深入，可以作為本課程的進階篇。但是無論如何，請不要將兩者混淆。

該課程相關信息：

• 課程名稱：機器學習（Machine Learning）
• 授課教師：吳恩達（Andrew Ng）
• 授課機構：斯坦福大學
• 原課程地址（有英文字幕，需翻牆）：https://www.youtube.com/playlist?list=PL0Smm0jPm9WcCsYvbhPCdizqNKps69W4Z
• 原課程地址（有中文字幕，需註冊）：https://www.coursera.org/learn/machine-learning

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今天，主要帶來第2周第4節課的核心內容：

2.3.4 Octave Tutorial - Plotting Data_騰訊視頻 https://v.qq.com/x/cover/v0516t5zlcc/v0516t5zlcc.html 2.3.5 Octave Tutorial- Control Statements_騰訊視頻 https://v.qq.com/x/cover/u0516dhxywy/u0516dhxywy.html 2.3.6 Octave Tutorial - Vectorization_騰訊視頻 https://v.qq.com/x/cover/p0516lv6mip/p0516lv6mip.html

【 核心內容 】

※ 本文原載於微信公眾號：AI傳送門，歡迎關注。

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