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搜索关键字:andrew-ng    ( 280个结果
Andrew Ng的机器学习课程1(from coursera, 2014)
第一周:简介机器学习,有监督学习,无监督学习。 1-1 1-2 1-3 1-4 第二周: 2-1 2-2:介绍cost function定义。 2-3:在回归函数是一个经过原点的直线的情况下,演绎cost function最小化的计算。 2-4:在回归函数是一条直线时,通过等高线演绎cost function最小化的计...
分类:其他好文   时间:2015-08-21 23:18:43    阅读次数:187
广义线性模型 - Andrew Ng机器学习公开课笔记1.6
在分类问题中我们假设:           他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族。   指数分布族(The Exponential Family)   如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族:        公式中y是随机变量;h(x)称为基础度量值(base measure);     ...
分类:其他好文   时间:2015-08-17 08:50:25    阅读次数:158
牛顿方法 - Andrew Ng机器学习公开课笔记1.5
牛顿方法(Newton's method)      逻辑回归中利用Sigmoid函数g(z)和梯度上升来最大化?(θ)。现在我们讨论另一个最大化?(θ)的算法----牛顿方法。      牛顿方法是使用迭代的方法寻找使f(θ)=0的θ值,在这里θ是一个真实的值,不是一个参数,只不过θ的真正取值不确定。牛顿方法数学表达式为:              牛顿方法简单的理解方式...
分类:其他好文   时间:2015-08-17 08:50:05    阅读次数:665
线性回归、梯度下降 - Andrew Ng机器学习公开课笔记1.1
实例     首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积、卧室数量和房屋的交易价格,如下表:          假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格。这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题。   线性回归(Linear Regression)     首先要明白什么是回归。回归的目的是通过几...
分类:其他好文   时间:2015-08-17 08:49:45    阅读次数:296
损失函数 - Andrew Ng机器学习公开课笔记1.2
线性回归中提到最小二乘损失函数及其相关知识。对于这一部分知识不清楚的同学可以参考上一篇文章《线性回归、梯度下降》。本篇文章主要讲解使用最小二乘法法构建损失函数和最小化损失函数的方法。   最小二乘法构建损失函数     最小二乘法也一种优化方法,用于求得目标函数的最优值。简单的说就是:让我们的预测值与真实值总的拟合误差(即总残差)达到最小。     在线性回归中使用最小二乘...
分类:其他好文   时间:2015-08-17 08:49:42    阅读次数:690
局部加权回归、欠拟合、过拟合 - Andrew Ng机器学习公开课笔记1.3
本文主要讲解局部加权(线性)回归。在讲解局部加权线性回归之前,先讲解两个概念:欠拟合、过拟合,由此引出局部加权线性回归算法。   欠拟合、过拟合     如下图中三个拟合模型。第一个是一个线性模型,对训练数据拟合不够好,损失函数取值较大。如图中第二个模型,如果我们在线性模型上加一个新特征项,拟合结果就会好一些。图中第三个是一个包含5阶多项式的模型,对训练数据几乎完美拟合。 ...
分类:其他好文   时间:2015-08-17 08:48:14    阅读次数:183
广义线性模型 - Andrew Ng机器学习公开课笔记1.6
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子。在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族。指数分布族(The Exponen...
分类:其他好文   时间:2015-08-17 06:22:23    阅读次数:244
Andrew机器学习课程的学习总结1:监督学习的一种方法论,广义线性模型(GLM)的方法学
1. 监督学习的一种方法学,广义线性模型(GLM)的方法学【转载时请注明来源】:http://www.cnblogs.com/aria313——根据Andrew Ng 2008年课程的第1~4节,以及相关的讲义notes 1,进行总结网易公开课地址:http://study.163.com/plan...
分类:其他好文   时间:2015-08-16 22:42:20    阅读次数:295
Andrew Ng机器学习公开课第一节笔记
课程主页,亲测能上,有好些材料 http://cs229.stanford.edu/ Andrew讲的比较早的机器学习应用,1958年有人用来训练一个会下国象的电脑,这个有机会可以试一下,训练一个会下中国象棋的。 介绍了有监督的学习(supervised)和无监督的学习型算法(unsupervised) 有监督是有标准答案集来反馈的训练,无监督的就是没有标准答案的通过算法从...
分类:其他好文   时间:2015-08-15 21:37:58    阅读次数:212
机器学习:神经网络之表达
************************************** 注:本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后,不进行总结很容易遗忘,根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容...
分类:其他好文   时间:2015-08-13 14:24:48    阅读次数:194
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