这一节讲的是核化的SVM，Andrew Ng的那篇讲义也讲过，讲的也不错。 首先讲的是kernel trick，为了简化将低维特征映射高维特征后的计算，使用了核技巧。讲义中还讲了核函数的判定，即什么样的函数K能使用kernel trick。此外，核函数还可以衡量两个特征的相似度，值...
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2015-07-20 21:31:27
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GeekBand-极客班-C++算法原理与实践-董飞-课程笔记（一）算法入门和编程风格...
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2015-07-20 19:43:59
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本文是金旭亮老师网易云课堂的课程笔记，记录下来，以供备忘作用域 JavaScript的变量作用域只有两种，全局作用域和函数作用域。函数的作用域 函数中定义的变量是私有的，仅在本函数范围内有效，称为“函数作用域”。 1 //每个函数，都定义了一个作用域2 ...
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2015-07-19 14:55:38
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这节课讲的是SVM的对偶问题，比较精彩的部分：为何要使用拉格朗日乘子以及如何进行对偶变换。 参考：http://www.cnblogs.com/bourneli/p/4199990.html http://www.cnblogs.com/xbf9xbf/p/4619866.html
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2015-07-18 12:14:26
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极其淡腾的一学期终于过去了，暑假打算学下台大的这门机器学习技法。 第一课是对SVM的介绍，虽然之前也学过，但听了一次感觉还是很有收获的。这位博主总结了个大概，具体细节还是要听课：http://www.cnblogs.com/bourneli/p/4198839.html 这位博主总结的...
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2015-07-17 13:27:23
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为了给课程的前四讲画上一个句号，这里补充两个前四讲中Andrew大神提到过的模型。The perceptron learning algorithm 感知机模型：从模型上来看感知机与逻辑回归十分相似，只不过逻辑回归的g函数是逻辑函数（又称sigmoid函数），它是一条从y值0到1的连续曲线。当z→∞...
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2015-07-16 16:30:29
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一直听闻Logistic Regression逻辑回归的大名，比如吴军博士在《数学之美》中提到，Google是利用逻辑回归预测搜索广告的点击率。因为自己一直对个性化广告感兴趣，于是疯狂google过逻辑回归的资料，但没有一个网页资料能很好地讲清到底逻辑回归是什么。幸好，在CS229第三节课介绍了逻辑...
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2015-07-16 16:22:02
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应该是去年的这个时候，我开始接触机器学习的相关知识，当时的入门书籍是《数据挖掘导论》。囫囵吞枣般看完了各个知名的分类器：决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络、随机森林等等；另外较为认真地复习了统计学，学习了线性回归，也得以通过orange、spss、R做一些分类预测工作。可是对外说自己是搞机器学习的...
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2015-07-16 16:18:12
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生成学习与判别学习像逻辑回归，用hθ(x) = g(θTx) 直接地来建模p(y|x; θ) ；或者像感知机，直接从输入空间映射到输出空间（0或1），它们都被称作判别学习（discriminative learning）。与之相对的是生成学习（generative learning），先对 p(x|...
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2015-07-16 16:14:14
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此文是斯坦福大学，机器学习界 superstar — Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程：Machine Learning 的课程笔记。力求简洁，仅代表本人观点，不足之处希望大家探讨。
课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcomeWeek 1: Introduction
Environment...
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2015-07-12 00:18:22
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