ng机器学习视频笔记（十） ——SVM进一步认识 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概念 svm称为支持向量，所谓的支持向量，就是在后面划分最大间距的时候，参与运算的向量，且最终新的样本进行比较，也只需要通过支持向量进行比较就可以了，不关心离边界线太远的其他向量。 下图，在一个二维环境中， ...
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2018-02-04 12:45:57
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ng机器学习视频笔记（五） ——过拟合与正则化 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、过拟合和欠拟合 1、概念 当针对样本集和特征值，进行预测的时候，推导θ、梯度下降等，都在一个前提，原值假设函数（hypnosis function）h(x)的表达式，例如是一阶、二阶还是更高阶等。 当阶数不足 ...
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2018-02-04 12:45:05
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ng机器学习视频笔记（一） ——线性回归、代价函数、梯度下降基础 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法，其主要目的在于用一个函数表示一组数据，其中横轴是变量（假定一个结果只由一个变量影响），纵轴是结果。 线性回归得到的方程，称为假设函数（Hypothe ...
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2018-02-04 12:44:44
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ng机器学习视频笔记（二） ——梯度下降算法解释以及求解θ （转载请附上本文链接——linhxx） 一、解释梯度算法 梯度算法公式以及简化的代价函数图，如上图所示。 1）偏导数 由上图可知，在a点，其偏导数小于0，故θ减去小于0的数，相当于加上一个数。另外，从图上可以看出，在a点不是最佳点，需要继续 ...
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2018-02-04 12:44:02
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ng机器学习视频笔记（三） ——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、多变量 当有n个特征值，m个变量时，h(x)= θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn，其中可以认为x0=1。因此，h(x)= θTx，其中θ是一维向量，θ=[θ0, θ1…θn] T， ...
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2018-02-04 12:39:15
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ng机器学习视频笔记（七） ——神经网络的代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、代价函数 同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 神经网络的输出的结果有两类，一类是只有0和1，称为二分分类（Binary classificatio ...
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2018-02-04 12:39:00
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ng机器学习视频笔记（八） ——机器学习系统调试(cv、查准率与召回率等) （转载请附上本文链接——linhxx） 一、样本集使用方案 1、测试集 为了验证系统设计的是否准确，通常需要预留10%-20%的样本集，作为测试集，校验模型的准确率。测试集也有其对应的代价函数，其代价函数与对应的训练集的代价 ...
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2018-02-04 12:37:42
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ng机器学习视频笔记（六） ——神经网络基础 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 神经网络，可以理解为输入的内容，经过一系列的内部的处理，得到输出的假设函数。简单的神经网络如下图： 可以看出，三个输入，经过中间的变化，得到输出。中间橙色的圈，称为神经元。神经元可以分层，下图是三层神经网 ...
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2018-02-04 12:35:33
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1、C语言并没有强制性的要求变量在定义时初始化，但是所有的变量在第一次被使用之前应该被赋值一次，因为如果变量只定义而没有赋值，则变量之中会含有一些不知道是什么的值（垃圾值）。 2、C语言是一种有类型的语言，所有的变量一旦定义了类型之后，就不能够再改变了。在C99中，只要变量是出现在其第一次使用之前， ...
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2018-01-31 01:05:20
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1、编辑程序时需要保证输入法是在英文状态下的（英文是半角，而中文是全角），如今的main函数一般为int类型（过去是void，如今几乎不用），语句结束后需要加入分号来表示语句结束，在Dev C++中，程序一旦编译（会出现一个黑色终端），可以多次运行，按任意键可以退出终端（你可以在键盘找到那个叫“任意 ...
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2018-01-31 01:01:02
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