机器学习&数据挖掘笔记_9(一些svm基础知识)
前言： 这次的内容是Ng关于machine learning关于svm部分的一些笔记。以前也学过一些svm理论，并且用过libsvm，不过这次一听Ng的内容，确实收获不少，隐约可以看到从logistic model到svm model的过程。 基础内容： 使用 ...
原文：机器学习&数据挖掘笔记_15（关于凸优化的一些简单概念）
没有系统学过数学优化，但是机器学习中又常用到这些工具和技巧，机器学习中最常见的优化当属凸优化了，这些可以参考Ng的教学资料：http: cs .stanford.edu section cs cvxopt.pdf，从中我们可以大致了解到一些凸优化的概念，比如凸集，凸函数，凸优化问题，线性规划，二次规划，二次约束二次规划，半正定规划等，从而对凸优化问题有个初步的认识。以下是几个重要相关概念的笔记。 ...
2013-09-03 23:28 6 23481 推荐指数：
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数学优化方法在机器学习算法中至关重要，本篇博客主要来简单介绍下Conjugate Gradient(共轭梯度法，以下简称CG)算法，内容是参考的文献为：An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without ...
关于凸优化的一些简单概念
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3300132.html 没有系统学过数学优化，但是机器学习中又常用到这些工具和技巧，机器学习中最常见的优化当属凸优化了，这些可以参考Ng的教学资料：http://cs229.stanford.edu ...
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前言： GP（高斯过程）是一种自然界中普遍存在且重要的随机过程，也叫正态随机过程，在ML等领域应用比较广泛。本次实验目的是简单理解下GP，特别是要体验到GP的一个sample不再是一个普通的点，而是一个函数。实验部分完成了常见的GP的一维和二维sample的显示，常见的GP有线 ...
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猪猪的机器学习笔记（四）凸优化
凸优化 作者：樱花猪 摘要: 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第四次课在线笔记。“凸优化”指的是一种比较特殊的优化，通过“凸优化”我们能够把目标函数转化成一个“凸函数”然后利用凸函数的性质求极值来求解问题。“凸优化”不仅仅在机器学习中有所应用，几乎在 ...