斯坦福CS229機器學習課程筆記一：線性回歸與梯度下降算法
應該是去年的這個時候，我開始接觸機器學習的相關知識，當時的入門書籍是《數據挖掘導論》。囫圇吞棗般看完了各個知名的分類器：決策樹、朴素貝葉斯、SVM、神經網絡、隨機森林等等；另外較為認真地復習了統計學，學習了線性回歸，也得以通過orange、spss、R做一些分類預測工作。可是對外說自己是搞機器學習 ...
原文：斯坦福CS229機器學習課程筆記五：支持向量機 Support Vector Machines
SVM被許多人認為是有監督學習中最好的算法，去年的這個時候我就在嘗試學習。不過，面對長長的公式和拗口的中文翻譯最終放棄了。時隔一年，看到Andrew講解SVM，總算對它有了較為完整的認識，總體思路是這樣的： .介紹間隔的概念並重新定義符號 .分別介紹functional margins與geometric margins .由此引出最大間隔分類器，同時將最優化問題轉化為凸函數的優化問題 .補充了拉 ...
2015-07-31 13:48 0 1942 推薦指數：
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