支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 考慮logistic回歸,對於$y=1$的數據,我們希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相應的$\theta^ ...
機器學習目前比較熱,網上也散落着很多相關的公開課和學習資源,這里基於課程圖譜的機器學習公開課標簽做一個匯總整理,便於大家參考對比。 Coursera上斯坦福大學Andrew Ng教授的 機器學習公開課 : 機器學習入門課程首選,斯坦福大學教授,Coursera聯合創始人Andrew Ng老師的課程,課程圖譜上多達 多人關注, 余條課程評論,絕大多數同學認為這門課程比較適合入門,以下選擇其中幾位同 ...
2014-09-28 23:45 0 3649 推薦指數:
支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 考慮logistic回歸,對於$y=1$的數據,我們希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相應的$\theta^ ...
多元線性回歸 一元線性回歸只有一個特征$x$,而多元線性回歸可以有多個特征$x_1, x_2, \ldots, x_n$ 假設 (Hypothesis):$h_\theta(x)=\theta^T ...
Logistic 回歸 通常是二元分類器(也可以用於多元分類),例如以下的分類問題 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign ...
初步介紹 監督式學習: 給定數據集並且知道其正確的輸出應該是怎么樣的,即有反饋(feedback),分為 回歸 (Regressioin): map輸入到連續的輸出值。 分類 (Classification):map輸出到離散的輸出值。 非監督式學習: 給定數據集,並不知道 ...
批梯度下降 (Batch Gradient Descent) 以線性回歸為例,用梯度下降算法進行參數更新的公式為$$\theta_j=\theta_j-\alpha\frac{1}{m}\sum\l ...
這一章可能是Andrew Ng講得最不清楚的一章,為什么這么說呢?這一章主要講后向傳播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的時間在講如何計算誤差項$\delta$,如何計算 ...
在有監督學習里面有幾個邏輯上的重要組成部件[3],初略地分可以分為:模型,參數 和 目標函數。(此部分轉自 XGBoost 與 Boosted Tree) 一、模型和參數 模型指給定輸入xi如何去預測 輸出 yi。我們比較常見的模型如線性模型(包括線性回歸和logistic ...
公開課 伯克利(伯克利CS的本科生課程質量都很好,抽時間看看。)斯坦福MIT 前修課程 (伯克利課程都有) 向量微積分 vector calculus(math53)線性代數(math54 math110 or EE16A+16B)概率論(CS70 or stat 134) 機器學習 ...