(Notes and Codes of Machine Learning by Andrew Ng from Stanford University) 说明:为了保证连贯性,文章按照专题而不是原本的课程进度来组织。 零、什么是机器学习? 机器学习就是:根据已有的训练集D,采用学习算法A,得到 ...
上节中,我们讲了正规方程。在这节中,我们将学习正规方程以及不可逆性。本节的概念较为深入,所以可以将它看作是选学材料。 我们要讨论的问题如下: 当我们计算 XTX XTy的时候,万一矩阵XTX是不可逆的话怎么办 如果懂一点线性代数的知识,我们就会知道有些矩阵可逆,而有些矩阵不可逆。我们称不可逆的矩阵称为奇异或退化矩阵。其实XTX不可逆的情况很少发生,在Octave里,如果你用pinv X X X ...
2020-04-03 15:29 0 767 推荐指数:
(Notes and Codes of Machine Learning by Andrew Ng from Stanford University) 说明:为了保证连贯性,文章按照专题而不是原本的课程进度来组织。 零、什么是机器学习? 机器学习就是:根据已有的训练集D,采用学习算法A,得到 ...
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 ...
斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型。一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量。从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型 ...
课程首页:Coursera-Stanford-Machine Learning 授课教授:吴恩达(Andrew Ng) ------Week 1------2018.10.10------ ...
的二分法;强化学习位于两者之间;而学习理论则从总体上介绍了如何选择、使用机器学习来解决实际问题,以及调试(比 ...
CS229 斯坦福大学机器学习复习材料(数学基础) - 线性代数 线性代数回顾与参考 1 基本概念和符号 1.1 基本符号 2 矩阵乘法 2.1 向量-向量乘法 ...
前言 本文是基于Exercise:PCA and Whitening的练习。 理论知识见:UFLDL教程。 实验内容:从10张512*512自然图像中随机选取10000个12*12的图像块(patch),然后对这些patch进行99%的方差保留的PCA计算,最后 ...
1前言 本人写技术博客的目的,其实是感觉好多东西,很长一段时间不动就会忘记了,为了加深学习记忆以及方便以后可能忘记后能很快回忆起自己曾经学过的东西。 首先,在网上找了一些资料,看见介绍说UFLDL很不错,很适合从基础开始学习,Adrew Ng大牛写得一点都不装B ...