(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 ...
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:
(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 ...
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 ...
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 ...
課程首頁:Coursera-Stanford-Machine Learning 授課教授:吳恩達(Andrew Ng) ------Week 1------2018.10.10------ ...
的二分法;強化學習位於兩者之間;而學習理論則從總體上介紹了如何選擇、使用機器學習來解決實際問題,以及調試(比 ...
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 ...
前言 本文是基於Exercise:PCA and Whitening的練習。 理論知識見:UFLDL教程。 實驗內容:從10張512*512自然圖像中隨機選取10000個12*12的圖像塊(patch),然后對這些patch進行99%的方差保留的PCA計算,最后 ...
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 ...