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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...
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2015-08-08 15:01:04
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很多ML模型用的都是数值特征，那么对于分类特征，该怎么做呢？ 以linear network为例：先对特征进行转换，转换成有意义的特征后，再对其进行线性组合 进一步，模型可表示为：使Ein最小，我们就能知道如何转换特征，如何组合线性模型。 以给电影打分为例，我们实际上要做的，就是...
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2015-08-07 17:57:04
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本笔记为吴恩达机器学习在线课程笔记，课程网址（https://www.coursera.org/learn/machine-learning/）2.1 模型表示参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法"，本节将要...
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2015-08-06 20:16:29
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将Radial Basis Function与Network相结合。实际上衡量两个点的相似性：距离越近，值越大。 将神经元换为与距离有关的函数，就是RBF Network： 可以用kernel和RBF来衡量相似性： 那么...
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2015-08-06 16:28:58
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深度学习面临的问题和现在解决的办法： 简要来说，分两步使用DL：初始化时一层一层的选择权重，而后再进行训练： 那么怎么做pre-training，即怎么选择权重呢？好的权重能够不改变原有资料的信息，即编码过后信息够解码过后仍能保持 ...
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2015-08-05 21:48:42
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由perceptron线性组成的一个神经网络： 通过赋予g不同的权值，来实现不同的切分功能： 但有的切分只通过一次特征转换是不够的，需要多次转换，如下：Neural Network Hypothesis：为了便于优化，将sign（离散）变成tanh，这个函数相当于regression的拉伸与...
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2015-08-04 18:54:47
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http://github.com//leeluolee郑海波看好书《Spring攻略》《JavaScriptDOM编程艺术》入门《JavaScriptDOM高级程序设计》进阶《JavaScript高级程序设计》红宝书《犀牛书（权威指南）》看源码写代码、写博客
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2015-08-04 14:54:24
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将Adaboost和decision tree相结合，需要注意的地主是，训练时adaboost需要改变资料的权重，如何将有权重的资 料和decision tree相结合呢？方法很类似于前面讲过的bagging，通过采样资料来使资料获得不同的权重。 一棵完全的树的权值...
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2015-08-03 22:33:00
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讨论Spark的配置监控和性能优化（某课程笔记）
上完这节课以后，你将能够描述集群的概念
通过修改Spark的属性，环境变量，或者是日志属性来配置Spark
使用Web端界面，以及各种不同的外部工具来监控Spark和应用程序
在Spark集群中有三种主要的组成部分。驱动程序，是放置主程序中SparkContext的地方,要运行一个集群，你需要一个集群管理器
它可以是单机...
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2015-08-01 19:09:22
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这是我们已经学到的（除Decision Tree外） 下面是一个典型的decision tree算法，有四个地方需要我们选择： 接着介绍了一个CART算法：通过decision stump分成两类，衡量子树的标准是，将数据分成两类后，这两类数据的纯度...
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2015-07-31 21:49:12
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