机器学习公开课总结

总结 

1， 监督学习

-　　线性回归，逻辑回归，神经网络，支持向量机

2，无监督学习

-　　K均值法，主成分分析，异常检测

3，特殊应用

-　　推荐系统，大型机器学习

4，机器学习系统设计方法

-　　偏差/方差，正则化;

-　　决策下一步: 机器学习算法性能评估, 学习曲线，错误分析, 上限分析