Naive Bayes
在GDA模型中，特征向量xx是连续的实数向量，在这一讲里，我们将要讨论另外一种算法用来处理特征向量xx是离散值的情况。
我们先考虑一个例子，用机器学习的方法建立一个垃圾邮件过滤器，我们希望用一种算法来甄别邮件的信息以确定该邮件是不是垃圾邮件，通过学习这个算法，我们将能建立自己的垃圾邮件过滤器帮我们对邮件进行分类，邮件分类只是一系列我们称之为\textbf{文本分类}中的...
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2015-05-21 19:41:05
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Machine Learning in Pythonscikit-learn (formerly scikits.learn) is an open source machine learning library for the Python programming language. It fea...
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2015-05-20 18:08:22
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1. 梯度下降法 导数为0， 所以直接沿导数方向。 learning rate 过小：，过大。 越靠近极值，梯度下降步长越小。 用上所有的training数据，叫batch gradient descent. 计算梯度时要用同一个时刻的值，不能用更新后的值。 迭代停止条件：2. feat...
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2015-05-19 22:23:26
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机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size本文是《Neural networks and deep learning》概览中第三章的一部分，讲机器学习算法中，如何选取初始的超参数的值。（本文会不断补充）学习速率（learning rate，η）运用梯度下降算法进...
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2015-05-19 22:23:04
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正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout本文是《Neural networks and deep learning》概览中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者...
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2015-05-19 22:09:23
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1、首先在自己的电脑上要安装node.js和npm包管理工具；
2、从github上下载zepto.js的源文件包到本地磁盘（例如：E:\Learning\JS）；
地址：https://github.com/madrobby/zepto
3、将下载的zepto压缩包解压，进入，找到make文件，打开，找到第42行的位置，添加需要的模块名称（这里我...
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2015-05-18 18:54:05
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一、概要 1.1 Storm(简介) ? ? ?Storm是一个实时的可靠地分布式流计算框架。 ? ? ?具体就不多说了，举个例子，它的一个典型的大数据实时计算应用场景：从Kafka消息队列读取消息（可以是logs,clicks,sensor ...
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2015-05-17 21:59:55
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学习 machine learning 的最低要求是什么？ 我发觉要求可以很低，甚至初中程度已经可以。 首先要学习一点 Python 编程，譬如这两本小孩子用的书：【1】【2】便可。 数学方面，只需要知道「两点间距离」的公式（中学的座标几何会读到）。这本书第二章介绍 kNN 算法，包括 Pytho....
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2015-05-17 21:27:52
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Reinforcement learning 是机器学习里面的一个分支，特别善於控制一只能够在某个环境下自主行动的个体 (autonomous agent)，透过和环境之间的互动，例如 sensory perception 和 rewards，而不断改进它的行为。听到强化学习，你脑里应该浮现一只曱甴...
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2015-05-17 20:05:11
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这是基於进化论而启发出来的一种很特别的 机器学习 技巧。 我最近渐渐明白到它可能是破解 strong AI 的关键。 Ben Goertzel 和我见面的谈话中也特别注重这一方向。 原来 Alan Turing 很早就看到 进化 和 machine learning 之间有明显关系，而现时机器学习的...
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编程语言 时间：
2015-05-17 20:01:53
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