机器学习（周志华） 读书笔记 序言 从主流为符号机器学习发展到主流为统计机器学习，反映了机器学习从纯粹的理论研究和模型研究发展到以解决现实生活中实际问题为目的的应用研究。 问题一：现阶段，统计机器学习相对符号机器学习占据优势地位，未来的发展方向是怎样的？ 有三种答案：一是符号机器学习 ...

　　从一个回归问题开始：给定一个real-valued input variable \(x\),通过这个observation预测a real-valued target variable \(t\) 。 　　本节将讨论一个简单的曲线拟合例子，这个例子将贯穿整章用于梳理一些重要的机器学习概念 ...

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间，课程介绍深入浅出，很好的解释了模型的基本原理以及应用。在我看来这是个很好的入门视频，他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程，虽然介绍的内容很浅，毕竟针对大部分初学者。不管学习到什么程度，能将课程 ...

第1章 使用R语言 #machine learing for heckers #chapter 1 library(ggplot2) library(plyr) 　　 #.tsv ...

大部分基础概念知识已经在Machine Learning|Andrew Ng|Coursera 吴恩达机器学习笔记这篇博客中罗列,因此本文仅对感觉重要或不曾了解的知识点做摘记 第1章 绪论 对于一个学习算法a,若它在某问题上比学习算法b好,则必然存在另一些问题,在那里b比a好 ...

第1章：数据处理技巧 案例1: 数据：6，0000条不明飞行物（UFO）的目击纪录和报道。主要目击纪录发生在美国。 问题：面对这份数据的时空维度，我们可能会有以下疑问：UFO的出现是否有 ...

目录 Chapter1 Chapter2 Learning- Evaluative feedback vs Instructive feedback ...

本章开始学习第一个有监督学习模型——线性回归模型。"线性"在这里的含义仅限定了模型必须是参数的线性函数。而正如我们接下来要看到的，线性回归模型可以是输入变量\(x\)的非线性函数。 书中首先对回归问题给出了一个简短的不那么正式的定义： Given a training data set ...