在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1.梯度在微积分里面，对多元函数的参数求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就..
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2017-05-14 10:55:32
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参考自文章：http://www.runoob.com/w3cnote/android-tutorial-textview.html 1.基础属性详解： id：为TextView设置一个组件id，根据id，我们可以在Java代码中通过findViewById()的方法获取到该对象，然后进行相关属性的 ...
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2017-05-13 23:17:20
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1. Linear classifier It will use training data to learn a weight or coefficient for each word. We use the gradient ascent to find the best model with ...
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2017-05-12 00:24:11
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活字印刷术是我国“四大发明”之一，毕昇在发明活字印刷术之后，他很快发现一个问题，随着要印刷资料的不断增加，要用到的汉字数目越来越多，于是，他必须寻找一种有效的办法去管理那些刻有汉字的立方体（暂且就叫立方体，其实的确是个立方体），所以，他就和助手们一起努力，为这些立方体进行记录，有标识地放好，在印刷过 ...
前面我们通过Gradient Descent的方法进行了线性回归，但是梯度下降有如下特点： (1)需要预先选定Learning rate； (2)需要多次iteration； (3)需要Feature Scaling； 因此可能会比较麻烦，这里介绍一种适用于Feature数量较少时使用的方法：Nor ...
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2017-05-08 23:12:11
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一，随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 当训练集很大且使用普通梯度下降法(Batch Gradient Descent)时，因为每一次\(\theta\)的更新，计算微分项时把训练集的所有数据都迭代一遍，所以速度会很慢 批量梯度下降法是一次性向计算m组数据的微分 ...
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2017-05-08 21:56:23
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xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting，现在已经风靡Kaggle、天池、DataCastle、Kesci等国内外数据竞赛平台，是比赛夺冠的必备大杀器！如果把数据竞赛比作金庸笔下的武林，那么XGBoost可谓屠龙刀，号令天下，莫敢不从！ 于是，在学习了机器学习知识良久 ...
先是几个英文： linear regression线性回归 gradient descent梯度下降 normal equations正规方程组 notation符号： m denote（指示） the number of training examples x denote the input v ...
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2017-05-08 21:00:48
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文字描边/填充 text-stroke: --px color; 描边宽度 颜色 text-fill-color: color; 填充颜色 文字模糊/阴影 text-shadow: --px --px --px color , --px --px --px color; 水平位置 垂直位置 阴影模糊 ...
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2017-05-07 16:43:43
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1. Ridge regression A way to automatically balance between bias and varaince situations and regulate overfitting when using many features. because the ...
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2017-05-06 00:54:37
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