原文:【Matrix Factorization】林轩田机器学习技法

在NNet这个系列中讲了Matrix Factorization感觉上怪怪的,但是听完第一小节课程就明白了。 林首先介绍了机器学习里面比较困难的一种问题:categorical features 这种问题的特征就是一些ID编号这类的,不是numerical的。 如果要处理这种情况,需要encoding from categorical to numerical 最常用的一种encoding方法就是 ...

2015-08-14 23:03 0 3326 推荐指数:

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【Deep Learning】机器学习技法

这节课的题目是Deep learning,个人以为说的跟Deep learning比较浅,跟autoencoder和PCA这块内容比较紧密。 介绍了deep learning近年来受到了很大的关注:deep NNet概念很早就有,只是受限于硬件的计算能力和参数学习方法。 近年来深度学习 ...

Fri Aug 14 01:03:00 CST 2015 3 3200
【Perceptron Learning Algorithm】机器学习基石

直接跳过第一讲。从第二讲Perceptron开始,记录这一讲中几个印象深的点: 1. 之前自己的直觉一直对这种图理解的不好,老按照x、y去理解。 a) 这种图的每个坐标代表的是featu ...

Fri Jun 12 23:31:00 CST 2015 1 2597
【作业一】机器学习基石

作业方面,暂时只关注需要编程的题目了,用python完成代码。 Q15~Q17应用的是传统PLA算法,给定的数据集也是保证线性可分的。 代码需要完成的就是实现一个简单的PLA,并且“W = W + speed*yX”中的speed是可以配置的(即学习速率) 代码1 代码 ...

Tue Jun 16 00:17:00 CST 2015 1 2468
【作业二】机器学习基石

作业一被bubuko抓取了,要是能注明转载就更好了(http://bubuko.com/infodetail-916604.html) 作业二关注的题目是需要coding的Q16~Q20 Q16理 ...

Wed Jun 24 01:44:00 CST 2015 1 2519
台大林老师《机器学习基石》和《机器学习技法》笔记大纲

注:本大纲和笔记是根据台大林老师《机器学习基石》和《机器学习技法》视频课程整理而来。老师讲课幽默风趣,授课内容丰富而又通透,解决了我作为初学者的很多困惑,对此我非常感激。关于老师的视频课程和相关资料,可参考这里。另外,个人认为,这里面讲解的最最精彩的是SVM和机器学习的可行性这两部分 ...

Mon Mar 23 07:25:00 CST 2020 1 696
Coursera - 机器学习基石 - | 作业一 - 题目 & 答案 & 解析

机器学习基石 | 作业一 个人基础不太好,做题花了挺长时间,分享一下自己的解题方法。基础不太好嘛,可能比较啰嗦。 原题目和编程题的程序(Jupyter Notebook 源文件),还有本解答的 PDF 版本都放在了 此链接 中。 题目 见文件 作业 ...

Wed May 13 02:56:00 CST 2020 0 860
机器学习技法(7)--Blending and Bagging

Ensemble模型的基础概念。 先总结归纳几个aggregation的常见形式: 多选一的形式特别需要那几个里面有一个表现好的,如果表现都不太好的时候,几个模型融合到一起真的会表现好吗? ...

Fri Sep 30 07:31:00 CST 2016 1 2183
 
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