ferriswym的博客

逻辑回归（Logistic Regression）分类问题（classification）是机器学习要解决的另一大类问题，这里用到的方法是逻辑回归（logistic regression），也是目前机器学习领域应用最广泛的方法。

机器学习入门斯坦福大学Andrew Ng教授公开课： http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning 目前上面的视频收录尚不完整，但校内网登上流畅。coursera上的完整资源：

紧接上一篇博客，多变量梯度下降法的表达式形式与单变量一致，只是变量的扩充以及每次迭代需要对每个变量进行操作（同样是所有变量一次性更新）。假设函数、代价函数和梯度下降的表达式分别如下：

神经网络（Neural Network）是机器学习中一类实用的算法，来源于与人脑的类比，但是它并不新，最早出现在20世纪80年代，至今在许多领域得到广泛使用。

使用tensorflow进行编程时，经常遇到操作不当，带来的内存泄露问题，这里有一个可以帮助debug问题所在方法： https://stackoverflow.com/documentation/tensorflow/3883/how-to-debug-a-memory-leak-in-tensorflow/13426/use-graph-finalize-to-catch-nodes-bein

PCA

本文旨在收集在面试过程中问到的，以及从网上收集到的有价值的问题，目的是为了从问题出发主动整合知识，在校招有限的时间内抓住重点，避免漫无目的地看书复习。K-means的算法流程？与KNN的区别？K-means的基本算法流程： 1. 初始化k个聚类中心c1,c2,...,ckc1,c2,...,ckc_1,c_2,...,c_k 2. 对于每个样本xixix_i和每个聚类中心cjcjc_j...