机器学习——基础篇
本专栏主要内容为我学习吴恩达机器学习课程的笔记与一些相关知识的补充学习.(2018.5)
我于2019春季开始了选修了学校的机器学习课程以及阅读老师上课推荐的《机器学习》—周志华、《统计学习方法》—李航,接下来会在2018年笔记的基础之上添加修改补充。
danerli
这个作者很懒,什么都没留下…
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Andrew Ng机器学习课程笔记(一)之监督学习之Linear Regression
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Andrew Ng机器学习课程笔记(三)之监督学习之Newton's Method
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Andrew Ng机器学习课程笔记(六)之监督学习之Support Vector Machine(1)
PrefaceNotationFunctional Margins Geometric MarginsOptimal Margin ClassifierStep1:条件假设 Step2:公式推演Lagrange DualityPrimal ProblemDual Optimization Problem参考资料Preface本文对于SVM(Sup...原创 2018-04-12 22:09:55 · 355 阅读 · 0 评论 -
Andrew Ng机器学习课程笔记(七)之监督学习之Support Vector Machine(2)
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Andrew Ng机器学习课程笔记(八)之监督学习之Support Vector Machine(3)
PrefaceL1 Norm Soft Margin SVMCoordinate AscentSequential Minimal OptimizationPreface主要内容: 在前面两篇SVM博客中我们所考虑的都是样本数据可以继续线性划分的情况,在这里我们将介绍非线性划分。 L1 Norm Soft Margin SVM(软间隔SVM) Coordinat...原创 2018-04-16 22:21:25 · 294 阅读 · 0 评论 -
Andrew Ng机器学习课程笔记(九)之学习理论之经验风险最小化
PrefaceBias/Variance Trade-offEmpirical Risk MinimizationStep1:两个定理Step2:假设条件Step3:Training Error(训练误差)Step4:Generalization Error(泛化误差)Step5:假设类HH\mathcal HStep6:经验风险最小化ERMThe case of fin...原创 2018-04-20 22:55:21 · 324 阅读 · 0 评论 -
Andrew Ng机器学习课程笔记(十)之学习理论之模型选择
Preface问题定义Cross ValidationFeature SelectionForward/Backward Search(正向搜索/反向搜索)Filter Feature Selection Method(滤特征选择算法)Preface主要内容: Cross Validation(交叉验证) Feature Selection(特征选择)...原创 2018-04-22 23:39:29 · 296 阅读 · 0 评论 -
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PrefaceBayesian Statistics And RegularizationPreface主要内容: Bayesian Statistics And Regularization(贝叶斯统计和规则化)Bayesian Statistics And Regularization在这里我们将使用一种不同于最大似然估计的方法来求解 h(θ)h(θ)...原创 2018-05-05 15:00:40 · 381 阅读 · 0 评论 -
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PrefaceJensen’s InequalityExpectation-Maximization AlgorithmPrefaceJensen’s Inequality(Jensen不等式) Expectation-Maximization Algorithm(EM算法)Jensen’s InequalityExpectation-Maximizati...原创 2018-05-11 18:34:29 · 1647 阅读 · 0 评论 -
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PrefaceGaussian Mixture ModelJensen’s InequalityExpectation-Maximization Algorithm(EM)EM Algorithm for GMMPrefaceGaussian Mixture Model(GMM,高斯混合模型) Jensen’s Inequality(Jensen不等式) Exp...原创 2018-05-11 21:46:46 · 1108 阅读 · 0 评论 -
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