coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第9周笔记（上）-异常检测

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- 均值归一化，将所有用户针对某一电影的评分均一化有助于预测一个从来没有打过分的用户的评分，如果不均一化预测将总为0，如果均一化因为最后预测值中需要+平均值，所以预测就变为了平均值。

malele4th

sinat_39805237

2018年01月07日 21:19

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2）异常检测算法：

164

概率分布：

必须 m>n，样本数量要多于特征变量数量
多元高斯分布的异常检测
异常检测

coursera Machine Learning 第九周 测验quiz2答案解析 Recommender Systems

1.选择：BD 解析：A的k没看懂是什么，前面求和积的明明是j，i，故错误。C为什么要减去r，所以错误。 2.选择：AD 解析：协同过滤最适合做相似度、推荐等情形，但是不能预测销售数...

Coursera—machine learning(Andrew Ng)第九周编程作业

estimateGaussian.m function [mu sigma2] = estimateGaussian(X) %ESTIMATEGAUSSIAN This function esti...

qq_27008079

多元高斯分布与期望值μ和协方差有关，多元高斯分布中期望值μ便为一个向量的。

1 异常检测

1）正态分布或高斯分布：

3）异常检测与监督学习的比较

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machine-learning第五周 上机作业