原文:機器學習公開課筆記(9):異常檢測和推薦系統

異常檢測 Anomaly Detection 基本假設:多數情況下數據點落入正常的取值范圍,但是當異常行為發生時,數據點的取值落入正常取值范圍之外 如圖 所示 。所以可以利用高斯分布,計算行為發生的概率,如果是概率小於給定閾值,則認為發生了異常行為。基本過程是利用訓練數據點建立模型 p x ,對於新的數據點 x new , 如果 p x new lt epsilon 則發生異常 否則正常。異常檢測 ...

2016-01-25 11:48 2 5463 推薦指數:

查看詳情

機器學習公開課筆記(7):支持向量機

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^ ...

Thu Jan 14 06:33:00 CST 2016 0 2489
機器學習公開課筆記(2):多元線性回歸

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 ...

Wed Dec 16 18:17:00 CST 2015 0 6088
機器學習公開課筆記(3):Logistic回歸

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 ...

Tue Dec 22 07:27:00 CST 2015 0 3039
機器學習公開課匯總

機器學習目前比較熱,網上也散落着很多相關的公開課學習資源,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。 1、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 ...

Mon Sep 29 07:45:00 CST 2014 0 3649
機器學習公開課筆記(1):機器學習簡介及一元線性回歸

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 ...

Mon Dec 07 19:38:00 CST 2015 0 3270
LR 算法總結--斯坦福大學機器學習公開課學習筆記

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 ...

Sun Jul 21 23:30:00 CST 2019 0 401
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM