【机器学习Machine Learning】资料大全
昨天总结了深度学习的资料，今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示：有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书： 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ...
原文：大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）
本博客是针对Andrew Ng在Coursera上的machine learning课程的学习笔记。 目录 在大数据集上进行学习 Learning with Large Data Sets 随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent 小堆梯度下降 Mini Batch Gradient Descent 保证随机GD的收敛与学习速率的选择 在线学习 Online Learn ...
2018-07-07 14:29 0 970 推荐指数：
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【Machine Learning】机器学习の特征
绘制了一张导图,有不对的地方欢迎指正: 下载地址 机器学习中,特征是很关键的.其中包括,特征的提取和特征的选择.他们是降维的两种方法,但又有所不同: 特征抽取（Feature Extraction）:Creatting a subset of new features ...
Adam：大规模分布式机器学习框架
引子 转载请注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46676515 又是好久没写博客，记得有一次看Ng大神的訪谈 ...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM ...
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##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目 ...
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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 ...