Anomaly detection(异常检测) Problem motivation 给定数据集，先假设它们都是正常的，如果有一新的数据，想知道是不是异常，即这个测试数据不属于该组数据的几率如何。 在上图中，在蓝色圈内的数据属于该组数据的可能性较高，而越是偏远的数据，其属于该组数据的可能性就越低。 ...
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2018-02-10 13:01:10
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week9 || Anomaly Detection 找出异常数据，选CD 需要减小，选B 选C 选CD 选A Week9 || Recommender Systems 选AD 选BD 选A 选AC 选AB ...
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2018-02-10 12:54:09
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Support Vector Machines（支持向量机） Optimization objective 与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称 SVM。在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。 这是逻辑回归里的，右边是S型激励函数，我们用z表示θTx 但y = 1 和 ...
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2018-02-10 00:05:44
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Support Vector Machines 欠拟合，增大C，减小δ2，所以选C 选D 安全因子，选BC 欠拟合问题，选AB C，减少训练数据更会欠拟合 D，逻辑回归是凸函数，不存在局部最小 选CD A错误 B应该训练K个 ...
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2018-02-09 23:58:14
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Clustering Unsupervised learning introduction 什么是非监督学习呢? 在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，在这里的监督学习中，我们有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。 与此不同的是，在 ...
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2018-02-09 23:57:50
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gaussianKernel.m dataset3Params.m processEmail.m emailFeatures.m ...
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2018-02-09 23:54:25
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Week6 || Advice for Applying Machine Learning 高方差，选B 出现过拟合问题，选BD 出现欠拟合问题，选BC 选AC 一般用 6 2 2来分，随机打乱数据是很有必要的。 选择BD A、出现高偏差，增加训练数据会增加测试误差 C、明显错的 week6 || ...
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2018-02-09 20:48:31
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linearRegCostFunction.m learningCurve.m validationCurve.m ...
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2018-02-09 20:41:28
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Neural Networks: Representation Non-linear hypotheses 我们之前学到的，无论是线性回归还是逻辑回归都有一个缺点，当特征太多时，计算负荷会非常的大。 如下： 只有x1和x2，但运用多次项进行预测时，我们的方程可以很好的预测。使用非线性的多项式能够帮助 ...
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2018-02-09 15:35:11
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What is machine learning？ 实际上，即使是在机器学习的专业人士中，也不存在一个被广泛认可的定义来准确定义机器学习是什么或不是什么，本课程中给出了两个定义 1：Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of study that ...
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2018-02-08 19:57:48
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