本筆記主要記錄學習《機器學習》的總結體會。如有理解不到位的地方，歡迎大家指出，我會努力改正。 在學習《機器學習》時，我主要是通過Andrew Ng教授在mooc上提供的《Machine Learning》課程，不得不說Andrew Ng老師在講授這門課程時，真的很用心，特別是編程 ...

、Regularization、神經網絡、機器學習系統設計、SVM（Support Vector Machines 支持 ...

本文根據水庫中蓄水標線(water level) 使用正則化的線性回歸模型預 水流量(water flowing out of dam)，然后 debug 學習算法 以及 討論偏差和方差對 該線性回歸模型的影響。 ①可視化數據集 本作業的數據集分成三部分： ⓐ訓練集(training ...

輸出是一個連續的數值。 模型表示 對於一個目標值，它可能受到多個特征的加權影響。例如寶可夢精靈的進化的 cp 值，它不僅受到進化前的 cp 值的影響，還可能與寶可夢的 hp 值、類型、高度以及重量相關。因此，對於寶可夢進化后的 cp 值，我們可以用如下線性公式來表示： \[y=b+ ...

回歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，其實就是根據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。回歸算法用於連續型分布預測，針對的是數值型的樣本，使用回歸，可以在給定輸入的時候預測出一個數值，這是對分類方法的提升，因為這樣可以預測連續型數據而不僅僅是離散的類別 ...

看下面三幅圖，x 軸是房間面積，y 軸是房價。 左圖是 y = θ0 + θ1x 擬合數據集的結果。可以看到數據並不貼靠在直線上，所以擬合並不好。 中圖是 y = θ0 + θ1x + θ2x ...

一、決策樹與隨機森林 1、信息論基礎 香農：奠定了現代信息論基礎，定義信息的單位比特。 32支球隊，預測世界杯冠軍，不知道任何信息的情況下，使用二分法最少需要猜5次。(log32=5) 　　5 ...

前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納，目的為了清晰闡述算法原理，同時附帶上手代碼實例，便於理解。 目錄 　　 k近鄰（KNN） 　　 決策樹 　　 線性回歸 　　 邏輯斯蒂回歸 　　 朴素貝葉斯 　　 支持向量機（SVM ...