支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 考虑logistic回归,对于$y=1$的数据,我们希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相应的$\theta^ ...
机器学习目前比较热,网上也散落着很多相关的公开课和学习资源,这里基于课程图谱的机器学习公开课标签做一个汇总整理,便于大家参考对比。 Coursera上斯坦福大学Andrew Ng教授的 机器学习公开课 : 机器学习入门课程首选,斯坦福大学教授,Coursera联合创始人Andrew Ng老师的课程,课程图谱上多达 多人关注, 余条课程评论,绝大多数同学认为这门课程比较适合入门,以下选择其中几位同 ...
2014-09-28 23:45 0 3649 推荐指数:
支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 考虑logistic回归,对于$y=1$的数据,我们希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相应的$\theta^ ...
多元线性回归 一元线性回归只有一个特征$x$,而多元线性回归可以有多个特征$x_1, x_2, \ldots, x_n$ 假设 (Hypothesis):$h_\theta(x)=\theta^T ...
Logistic 回归 通常是二元分类器(也可以用于多元分类),例如以下的分类问题 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign ...
初步介绍 监督式学习: 给定数据集并且知道其正确的输出应该是怎么样的,即有反馈(feedback),分为 回归 (Regressioin): map输入到连续的输出值。 分类 (Classification):map输出到离散的输出值。 非监督式学习: 给定数据集,并不知道 ...
批梯度下降 (Batch Gradient Descent) 以线性回归为例,用梯度下降算法进行参数更新的公式为$$\theta_j=\theta_j-\alpha\frac{1}{m}\sum\l ...
这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$,如何计算 ...
在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数。(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一、模型和参数 模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi。我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic ...
公开课 伯克利(伯克利CS的本科生课程质量都很好,抽时间看看。)斯坦福MIT 前修课程 (伯克利课程都有) 向量微积分 vector calculus(math53)线性代数(math54 math110 or EE16A+16B)概率论(CS70 or stat 134) 机器学习 ...