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⭕想入门机器学习的小伙伴，吴恩达老师的课真的是必冲的，不管你是纯小白还是想进阶，他的课程从基础理论到实际应用，机器学习的核心知识点都讲解得非常清晰，能帮你打下扎实基础。
❗不过有人可能会觉得原版英文教程有点费劲儿，理解专业内容时容易卡壳，这里分享一份吴恩达机器学习中文版学习笔记给大家。原课程官方计划是十周，但其实每章内容都不算多，知识点聚焦又不啰嗦。纯小白大概5周就能过完一遍，特别适合想快速get机器学习基础的小伙伴～
✅第一周：机器学习介绍
介绍什么是机器学习，监督学习和无监督学习的概念，以及介绍最简单的机器学习模型，单变量线性回归，模型虽小，但包含了机器学习模型的各个要素
✅第二周：多变量线性回归
介绍多维特征，多变量的梯度下降，特征缩放，学习率，多项式回归和正规方程，区分单变量回归模型
✅第三周：归一化
介绍逻辑回归，分类问题，分类问题的建模过程，判定边界，代价函数，多分类问题建模，归一化，过拟合问题如何解决，归一化的损失函数，线性回归和逻辑回归
✅第四周：神经网络
介绍神经网络的概念，非线性的假设，神经网络概况，模型表达，正向传播，对神经网络的理解，神经网络解决多分类问题
✅第五周：神经网络
介绍神经网络的代价函数，反向传播算法，梯度检验，神经网络的随机初始化
✅第六周：机器学习应用建议
介绍机器学习的应用，模型选择，偏差和方差，学习曲线，进行误差分析，查全率和查准率之间的平衡，介绍机器学习数据
✅第七周：支持向量机
介绍支持向量机算法，优化目标，SVM判定边界，一定要注意支持向量指的是什么，核函数的作用，SVM和LR的区别
✅第八周：聚类和降维
介绍K-means聚类算法，优化目标以及随机初始化，选择的聚类数，建议也掌握其他聚类算法，聚类算是无监督算法里面比较经典的算法，对于降维，主要是了解降维的思想，降维的目标，主成分分析法
✅第九周：推荐系统
主要介绍基于内容的推荐算法，协同过滤算法，均值归一化
✅第十周：大规模机器学习
介绍大型数据集，随机梯度下降算法，在线学习，以及介绍图像文字识别案例
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