本文主要记录我在学习逻辑回归时的心得笔记,从假设函数、代价函数、优化方法等方面介绍了逻辑回归。...
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2016-04-10 14:52:08
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今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三的习题解答。笔者在做这些题目时遇到很多困难,当我在网上寻找答案时却找不到,而林老师又不提供答案,所以我就想把自己做题时对题目如何思考的写下来,为大家提供一些思路。当然,我对题目的理解不一定是正确的,如果各位博友发现错误请及时留言联系,谢谢!再次提醒:请不要以此博客作为通过考试的用...
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2016-04-10 14:48:00
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大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三 Q18-20的C++实现。虽然有很多大神已经在很多博客中给出了Phython的实现,但是给出C++实现的文章明显较少,这里为大家提供一条C++实现的思路!我的代码虽然能够得到正确答案,但是其中可能有某些思想或者细节是错误的,如果各位博友发现,请及...
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编程语言 时间:
2016-04-07 15:59:47
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298
大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三 Q6-10的C++实现。虽然有很多大神已经在很多博客中给出了Phython的实现,但是给出C++实现的文章明显较少,这里为大家提供一条C++实现的思路!我的代码虽然能够得到正确答案,但是其中可能有某些思想或者细节是错误的,如果各位博友发现,请及时...
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编程语言 时间:
2016-04-07 14:47:01
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课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一、随机森林(RF) 1.RF介绍 RF通过Bagging的方式将许多个CART组合在一起,不考虑计算代价,通常树越多越好。 RF中使用CART没有经过剪枝操作,一般会有比较... ...
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其他好文 时间:
2016-04-05 12:09:44
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340
课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一、决策树(Decision Tree)、口袋(Bagging),自适应增强(AdaBoost) Bagging和AdaBoost算法再分类的时候,是让所有的弱分类器同时发挥... ...
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编程语言 时间:
2016-04-04 20:56:34
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510
课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一、Adaptive Boosting 的动机 通过组合多个弱分类器(hypothese),构建一个更强大的分类器(hypothese),从而达到“三个臭皮匠赛过诸葛亮”的效... ...
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编程语言 时间:
2016-04-04 16:14:03
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大家好,我是Mac Jiang,首先祝贺大家清明节快乐!作为一名苦逼的程序员,博主只能窝在实验室玩玩游戏,顺便趁着大早上没人发一篇微博。不过还是祝各位出行的兄弟玩的开心!
今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业二的习题解答。笔者在做这些题目时遇到很多困难,当我在网上寻找答案时却找不到,而林老师又不提供...
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2016-04-02 12:19:51
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课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要! 1.浅层神经网络与深度学习 2.深度学习的意义,减轻每层网路的负担,简化复杂的特征。对复杂的raw feature 学习任务十分有效,例如机器视觉,语音。 下面数字识别中,将... ...
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2016-04-02 00:40:18
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课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002 1.神经网络(NNet)的动机? 单个感知机(perceptron)模型简单,能力有限,只能线性分割。通过组合感知机模型很容易实现逻辑与、或、非,以及凸集合,但不能实现异或运算,能力有限。多层次的感知机(per ...
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2016-04-01 23:29:15
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