目录 总计（161本） 一、在读 二、将读 三、已读 非专业书单（78本） 四、已读 专业书单（53本） 五、已看网课（8个） 六、在看网课 七、已听书籍音频（6本） 八、干眼专辑（16本） 一个人如果抱着义务的意识去读书 ...

之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子，但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想，面试的时候基本用不上，那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识，希望能够对面试有一定的帮助。 1、逻辑斯谛 ...

引言 对于SVM的大致原理之前已经讲过了，但是对于公式的推导，很多书都并未做要求，而且在实际应用过程中并未涉及过深，但鉴于台大机器学习课程中讲到了，自己为了巩固自己的学习，也梳理一遍SVM中公式的推导 此处考虑了C，也就是惩罚因子，不再是之前的hard-margin ...

一、支持向量机（SVM） 支持向量机，是用于解决分类问题。为什么叫做支持向量机，后面的内容再做解释，这里先跳过。 在之前《逻辑回归》的文章中，我们讨论过，对于分类问题的解决，就是要找出一条能将数据 ...

1、知识点 L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合 2、代码实现推荐案例 3、基于物品的协同过滤图 ...

机器学习： 自己的理解，机器学学习是一门多领域的交叉学科，专门研究计算机怎么模拟或者实现人类的学习方式和行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构和性能。 1.读《大数据工程师飞林沙的年终总结&算法数据的思考》 推荐系统:涉及到不懂的名词 1.1这个是一篇博客 ...

目录 强化学习基本要素 马尔科夫决策过程 策略学习(Policy Learning) 时序差分方法（TD method） Q-Learning算法 Actor-Critic方法 DQN DDPG 推荐系统强化学习建模 附录 强化学习 ...