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 ...

一直聽聞Logistic Regression邏輯回歸的大名，比如吳軍博士在《數學之美》中提到，Google是利用邏輯回歸預測搜索廣告的點擊率。因為自己一直對個性化廣告感興趣，於是瘋狂google過邏輯回歸的資料，但沒有一個網頁資料能很好地講清到底邏輯回歸是什么。幸好，在CS229第三節課介紹 ...

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：1.介紹間隔的概念並重新定義符號；2.分別介紹functional margins ...

CS229 斯坦福大學機器學習復習材料(數學基礎) - 線性代數 線性代數回顧與參考 1 基本概念和符號 1.1 基本符號 2 矩陣乘法 2.1 向量-向量乘法 ...

Anomaly Detection Problem motivation: 首先描寫敘述異常檢測的樣例：飛機發動機異常檢測 watermark/2/text/ ...

我們將討論邏輯回歸。 邏輯回歸是一種將數據分類為離散結果的方法。 例如，我們可以使用邏輯回歸將電子郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件。 在本模塊中，我們介紹分類的概念，邏輯回歸的損失函數（cost functon），以及邏輯回歸對多分類的應用。 我們還涉及正規化。 機器學習模型需要很好地推廣到模型 ...

Logistic Regression 一、內容概要 Classification and Representation Classification Hypothe ...