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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最近在Coursera上看机器学习，其中Andrew Ng 就有提到一个“过早优化”的观点非常喜欢。这里我将其延伸到项目优化问题上，整理下自己的看法，请各位看官手下留情~
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2015-07-15 01:11:22
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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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主要分享了Coursera 机器学习相关课程材料，包括练习题与我的Matlab解答。 课程涉及技术：梯度下降、线性回归、监督/非监督学习、分类/逻辑回归、正则化、神经网络、梯度检验/数值计算、模型选择/诊断、学习曲线、评估度量、SVM、K-Means聚类、PCA、Map Reduce & Data ...
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2015-07-11 06:41:10
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简介
本篇继续进行机器学习，主要是使用opencv，用c语言实现机器学习之一元线性回归、正规方程法。
关于这部分的原理，可以参考：1、https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/info
2、http://blog.csdn.net/xiazdong/article/deta...
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2015-07-09 21:30:26
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这一节讲的是正则化，在优化中一直会用到正则化项，上课的时候老师一句话代过，没有作过多的解释。听完这节课后，才明白好大学和野鸡大学的区别有多大。总之，这是很有收获的一节课。 首先介绍了为什么要正则化，简单说就是将复杂的模型用简单的模型进行表示，至于如何表示，这中间有一系列推导假设，很有创意。 ...
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2015-06-30 10:02:32
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1.进程互斥
由于各个进程需要使用共享资源（变量，文件等），而这些资源需要排它性使用，各个进程之间竞争使用这些资源，这一关系称为进程互斥。
2.临界资源（也称互斥资源、共享变量）
系统中一次只允许一个进程使用的资源。
3.临界区（也称互斥区）
各个进程中对某个临界资源实施操作的程序片段。
临界区的使用原则：
（本文内容整理自coursera上陈...
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2015-06-28 21:40:03
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这一节讲的是overfitting，听完对overfitting的理解比以前深刻多了。 先介绍了过拟合，后果就是Ein很小，而Eout很大。然后分别分析了造成过拟合的原因。 首先是对横型复杂度对过拟合的探讨。模型越复杂，越可能产生过拟合。然后给出了造成这一结果的原因：样本数量太小。这是...
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2015-06-28 16:52:26
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这一节讲线性模型，先将几种线性模型进行了对比，通过转换误差函数来将linear regression 和logistic regression 用于分类。比较重要的是这种图，它解释了为何可以用Linear Regression或Logistic Regression来替代Linear Classif...
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2015-06-27 15:46:40
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