圖解機器學習讀書筆記-CH2

mathjax 表現 增長 模型訓練 向量 機器學習 維基 核函數 字符串 總結了如下表格: 模型種類模型圖示補充 線性模型 一般線性模型: , x為向量向量時: 多維基函數構造: 1.乘法模型: 2.加法模型: 二者對比:乘法模型

機器學習讀書筆記（四）樸素貝葉斯基礎篇之網站賬號分類

pan 技巧 nbsp 增強 就是 使用 分類問題 預測 結果 一、條件概率 在學習計算p1和p2概率之前，我們需要了解什麽是條件概率，就是指在事件B發生的情況下，事件A發生的概率，用P(A|B)來表示。 根據文氏圖，可以很清楚地看到在事件B發生的情況下，事件A發

機器學習讀書筆記（三）決策樹基礎篇之從相親說起

方法 事務 家裏 分類 筆記 判斷 都是 rom tro 一、決策樹 決策樹是什麽？決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。舉個通俗易懂的例子，如下圖所示的流程圖就是一個決策樹，長方形代表判斷模塊(decision block)，橢圓形成代

模式識別和機器學習讀書筆記1

2017-03-17 1.1 曲線擬合 用下式來擬合數據. 其中M是多項式的階數（order），$x^j$表⽰x的j次冪。多項式係數$w_0…w_M$整體記作向量w。 注意，雖然多項式函式$y(x,w)$是x的⼀個⾮線性函

機器學習讀書筆記（高斯混合模型GMM與EM）（改）

高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）是單一高斯概率密度函式的延伸。GMM能夠平滑地近似任意形狀的密度分佈。 欲瞭解高斯混合模型，那就先從基礎的單一高斯概率密度函式講起。（數學公式字型太難看了！！！！！！！） 注意：這一一篇致力於詳

機器學習讀書筆記第三章(1):線性模型

一、基本形式： 　　1.在機器學習中，X一般表示m行1列的列向量： 　　　對於一個m行n列的X矩陣而言，每一行是一個樣本，每一列是其特徵值。給定d個屬性描述的示例x=(x1;x2;x3;.........xd)，其中xi是在第i個屬性上的取值。線性模型試圖學得一個通過屬性的線性組合來進行函式的預測

《C#圖解教程》讀書筆記之四：類和繼承

intern html pan 類中訪問 ted obj 小寫 his new 本篇已收錄至《C#圖解教程》讀書筆記目錄貼，點擊訪問該目錄可獲取更多內容。 一、萬物之宗：Object 　　（1）除了特殊的Object類，其他所有類都是派生類，即使他們沒有顯示基類定義。 　　

機器學習基石筆記-Lecture 10 Logistic regression

pan wiki app 方向 resource 註意 實現 comment sce soft binary classification的概念：軟二分類，不直接化為-1、1，而是給出一個概率值。 目標函數是一個概率值，但是拿到的data中y只有0、1（或者-1、1），可以

機器學習基石筆記-Lecture 9 Linear regression

空間 -i 結果 thumb src 9.png http regress containe 線性回歸的任務是對於一個輸入，給出輸出的實數，保證和真實輸出相差越小越好。因為假設空間是線性的，所以最後的g會是直線或者平面。 通常的誤差衡量方法是使用平方誤差 接下來的問題是

機器學習基石筆記-Lecture 4 Learning is possible

odi ima ffd containe 概率 count lin comm learning hoeffding 不等式 說明了在樣本量足夠大時，抽樣估計能夠接近真實值。 類比到ml中，對給定的一個假設空間中的h, 它在整個樣本空間中的表現可以由在部分樣本點上的表現來

機器學習基石筆記-Lecture 3 Types of learning

mage 針對 也有 tac nts 反饋 機器學習 ear odi 介紹了機器學習中的幾類問題劃分。 半監督學習能夠避免標記成本昂貴的問題。 強化學習，可以看做是從反饋機制中來學習。 在線學習，數據一個接一個地產生並交給算法模型線上叠代。 主動學習，機器能

機器學習基石筆記-Lecture 5-7 VC dimension

func contain containe attach 一個數 實的 man 分享 alt 為了引出VC維做了很長的鋪墊。。VC維：用來描述假設空間的表達能力。 第四節講到對有限的假設空間，只要N足夠大，不管A如何選g，訓練數據如何選取，g的訓練錯誤率和真實的錯誤率都

機器學習技法筆記-Lecture 13 Deep learning

需要 clas 操作 -1 變換 png image cati fun 一些挑戰： 網絡結構的選擇。CNN的想法是對鄰近的輸入，有著相同的weight。 模型復雜度。 最優化的初始點選擇。pre-training 計算復雜度。 包含pre-training的DL框架

Andrew Ng機器學習課程筆記（四）之神經網絡

sca 優化 介紹 www 之間 output 現在 利用 href Andrew Ng機器學習課程筆記（四）之神經網絡 版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請指明轉載地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365730.html 前言

【機器學習基石筆記】一、綜述

model 但是 目標 學習 imp 選擇 處理 定義 條件 課程定位： 註重基礎、故事性 機器學習定義： data - Algo - improve 機器學習使用條件 1、有優化的目標，可量化的。 2、規則不容易寫下來，需要學習。 3、要有數據 一個可能的推薦

【機器學習基石筆記】二、感知機

證明 機器學習 sign 線性可分 缺點 學習 犯錯 nbsp 錯誤 感知機算法： 1、首先找到點，使得sign(wt * xt) != yt， 　　那麽如果yt = 1，說明wt和xt呈負角度，wt+1 = wt + xt能令wt偏向正角度。 　　如果yt = -1, 說

【機器學習基石筆記】三、不同類型的機器學習

質數 一個 非監督 輸入 編號 不同 象棋 按順序 pla 一、不同的output 1、二分類 2、多分類 3、回歸問題 4、structured learn: 從一個句子 -> 句子每個 詞的詞性。 　　輸出是一個結構化的東西。 　　例子：蛋白質數據 ->

【機器學習基石筆記】四、無法學習？

機器學習 估計 事情 永遠 pro app out 天下 oba 天下沒有白吃的午餐，從樣本內到樣本外永遠無法估計。 抽樣的話，樣本內頻率和樣本外概率相等PAC （probably approximately correct） 一個重要的事情是樣本要在總體分布中取。 E

機器學習實戰筆記-利用K均值聚類算法對未標註數據分組

機器學習基石筆記1

網絡日誌 所有 手動 cli 次數 poc 基於 mat 概率問題 機器學習基石筆記1 lecture 1: The Learning Problem 1. 機器學習是什麽 通過對數據的經驗計算(experience computed)，提升性能度量 3個關鍵性質 a)