本系列博文记录斯坦福大学公开课-机器学习课程的学习笔记。Machine Learning definitionArthur Samuel(1959): Field of study that gives computers the ability to learn without being exp...
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2015-03-29 19:23:18
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第一次接触复杂性科学是在一本叫think complexity的书上，Allen博士很好的讲述了数据结构与复杂性科学，barabasi是一个知名的复杂性网络科学家，barabasilab则是他所主导的一个实验室，这里的笔记则是关于里面介绍的课程的slider的笔记，当然别人的课程不是公开课，所以从p...
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2015-03-29 17:58:44
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Blocks
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DescriptionPanda has received an assignment of painting a line of blocks. Since Panda is such an intell...
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2015-03-29 09:25:12
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这篇博客针对的AndrewNg在公开课中未讲到的，线性回归梯度下降的学习率进行讨论，并且结合例子讨论梯度下降初值的问题。线性回归梯度下降中的学习率上一篇博客中我们推导了线性回归，并且用梯度下降来求解线性回归中的参数。但是我们并没有考虑到学习率的问题。我们还是沿用之前对于线性回归形象的理解：你站在山顶...
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2015-03-29 00:33:32
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本系列内容均来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解，附加自己的一些编程实现和学习笔记。第一章 Linear regression 1.线性回归线性回归是一种监督学习的方法。线性回归的主要想法是给出一系列数据，假设数据的拟合线性表达式为：如何求得参数θ成为...
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2015-03-28 12:47:22
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1. 极限简单的极限，我们可以通过直接代入法求解，如：
limx→3x2+1x+1=3\lim_{x\to 3}\frac{x^2+1}{x+1} = 3我们知道我们在利用极限求导数时：
limx→x0ΔfΔx=limx→x0f(x0+Δx)?f(x0)Δx\lim_{x\to x_0}\frac{\Delta f}{\Delta x}=\lim_{x\to x_0}\frac{f(x_0+\D...
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2015-03-21 23:03:50
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1. 导数的几何意义函数f(x)f(x)在点PP的导数定义为PP点在函数曲线上的该点切线的斜率。但是如何来准确的求出曲线在该点的切线呢。有两点要注意：
切线并不是只与曲线只有一个交点的线
它是曲线上另一点逐渐靠近PP点时，形成的割线斜率的极限。
所以导数的几何定义即为：
Limit of slopes of secant lines PQPQ as Q→PQ\to P(PP fixed). Th...
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2015-03-21 21:25:51
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感知机应该是机器学习里面最简单的模型了。读一遍文章也能理解作者想表达的意思。因为以前像梯度下降，多项式拟合，神经网络都在Andrew Ng的公开课上看过了。但是真正关于书中的公式却不怎么理解。一些简单的作者也没有推导。毕竟这是机器学习，不是微积分，或者线性代数，或者概率论。微积分，概率论，...
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2015-03-17 21:34:04
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最近在网易公开课上看斯坦福大学的《编程范式》，外国人讲课思路就是清晰，上了几节课，感觉难度确实比我们普通大学大很多，但是却很有趣，让人能边学边想。 范式编程，交换两个数，利用 void * void Swap (void * lhs,void * rhs,int size) { ...
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2015-03-17 10:15:40
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2015-03-16 23:02:12
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