原文:[斯坦福大學2014機器學習教程筆記]第四章-正規方程在矩陣不可逆情況下的解決方法(選學)

上節中,我們講了正規方程。在這節中,我們將學習正規方程以及不可逆性。本節的概念較為深入,所以可以將它看作是選學材料。 我們要討論的問題如下: 當我們計算 XTX XTy的時候,萬一矩陣XTX是不可逆的話怎么辦 如果懂一點線性代數的知識,我們就會知道有些矩陣可逆,而有些矩陣不可逆。我們稱不可逆的矩陣稱為奇異或退化矩陣。其實XTX不可逆的情況很少發生,在Octave里,如果你用pinv X X X ...

2020-04-03 15:29 0 767 推薦指數:

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斯坦福大學機器學習筆記及代碼(一)

(Notes and Codes of Machine Learning by Andrew Ng from Stanford University) 說明:為了保證連貫性,文章按照專題而不是原本的課程進度來組織。 零、什么是機器學習機器學習就是:根據已有的訓練集D,采用學習算法A,得到 ...

Thu Apr 17 11:59:00 CST 2014 2 5314
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
斯坦福大學機器學習,EM算法求解高斯混合模型

斯坦福大學機器學習,EM算法求解高斯混合模型。一種高斯混合模型算法的改進方法---將聚類算法與傳統高斯混合模型結合起來的建模方法, 並同時提出的運用距離加權的矢量量化方法獲取初始值,並采用衡量相似度的方法來融合高斯分量。從對比結果可以看出,基於聚類的高斯混合模型的說話人識別相對於傳統的高斯混合模型 ...

Tue Jun 06 09:33:00 CST 2017 0 3967
Deep Learning 1_深度學習UFLDL教程:Sparse Autoencoder練習(斯坦福大學深度學習教程

1前言 本人寫技術博客的目的,其實是感覺好多東西,很長一段時間不動就會忘記了,為了加深學習記憶以及方便以后可能忘記后能很快回憶起自己曾經學過的東西。 首先,在網上找了一些資料,看見介紹說UFLDL很不錯,很適合從基礎開始學習,Adrew Ng大牛寫得一點都不裝B ...

Wed Oct 28 22:41:00 CST 2015 7 8920
 
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