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。 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 ...
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 m sum limits i m h theta x i y i x j i 可以看到每次參數更新一次,都需要將整個訓練集掃描一遍,所以稱為批梯度下降,這種更新方式對於參數集很大的集合 例如m , , 運行速度十分慢,為了加快算法運行速 ...
2016-01-26 16:12 0 1707 推薦指數:
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。 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 ...
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):$h_\theta(x)=\theta^T ...
Logistic 回歸 通常是二元分類器(也可以用於多元分類),例如以下的分類問題 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign ...
支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 考慮logistic回歸,對於$y=1$的數據,我們希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相應的$\theta^ ...
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 ...
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 ...
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1所示)。所以可以利用高斯分布,計算行為發生 ...