Deeplearning深度学习笔记v5.6_吴恩达.zip

一直以为机器学习的重点在于设计精巧、神秘的算法来模拟人类解决问题。学了这门课程才明白如何根据实际问题优化、调整模型更为重要。事实上，机器学习所使用的核心算法几十年来都没变过。 什么是机器学习呢？以二类分类监督学习为例，假设我们已经有了一堆训练数据，每个训练样本可以看作n维空间里的一个点，那么机器学习的目标就是利用统计算法算出一个将这个n维空间分成两个部分（也就是把空间切成两半）的分界面，使得相同类别的训练数据在同一个部分里（在分界面的同侧）。而所用的统计算法无非是数学最优化理论的那些算法，梯度下降法等等。 在机器学习的模型中，神经网络是一个比较特殊的模型。因为它比较万能。万能二字可不是随便