Softmax是机器学习中最常用的输出函数之一，网上有很多资料介绍它是什么以及它的用法，但却没有资料来介绍它背后的原理。本文首先简单地介绍一下Softmax，然后着重从数学分析的角度来分析一下它背后的原理。
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2016-01-13 12:35:44
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CPD是conditional probability distribution的缩写，翻译成中文叫做 条件概率分布。在概率图中，条件概率分布是一个非常重要的概念。因为概率图研究的是随机变量之间的练习，练习就是条件，条件就要求条件概率。 对于简单的条件概率而言，我们可以用一个条件概率表来表达。...
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2016-01-12 23:12:33
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一、机器学习中的參数预计问题 在前面的博文中，如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中，採用了极大似然函数对其模型中的參数进行预计，简单来讲即对于一系列样本，Logistic回归问题属于监督型学习问题，样本中含有训练的特征X_i" title="X_i" alt="">以及标签。在L....
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2016-01-11 20:08:15
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SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解，可以用来简化数据，去除噪声，提高算法的结果。
一、SVD与推荐系统
下图由餐馆的菜和品菜师对这些菜的意见组成，品菜师可以采用1到5之间的任意一个整数来对菜评级，如果品菜师没有尝过某道菜，则评级为0
建立一个新文件svdRec.py并加入如下代码：
def loadExData():
return[...
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2016-01-11 12:14:50
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在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题 1 什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如...
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2016-01-08 20:11:03
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非监督式学习：watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMzQ3NjQ2NA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="...
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2016-01-08 18:27:25
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讲机器学习为什么要讲相亲？被讨论群里的小伙伴催着相亲，哦不，催着讲特征工程紧啊。只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西，毕竟工程实践的经验太复杂了，没有统一的好解释的理论，一般的教材讲这方面的内容不多。我们就打算以一个相亲的故事为例，串一些特征工程的内容。...
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2016-01-08 13:28:51
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为了简化符号，将θ引入方程左侧并定义、 得到 和 感知器学习规则 这可能看起来是一种极端简化的方法，但“阈值”感知器背后的思路是模拟大脑中单个神经元的工作方式：：激活与否。总结前一节的要点：感知器接收多个输入信号，如果输入信号的和超过某个阈值则返回一个信号，否则就什么也不输出。让这些成为“机器学习”...
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2016-01-07 22:46:42
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微软自拍（Microsoft Selfie）主要是支持自拍后还能加强自拍效果的功能。不过和其他自拍应用不同的是，Microsoft Selfie 利用了机器学习来增强照片，应用会“考虑年龄、性别、肤色、光线和其他因素”来智能增强照片。目前有英文版和中文版。下载链接如下：https://itunes.apple.com/cn/app/microsoft-selfie/id1064676206?l=e...
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移动开发 时间：
2016-01-07 11:48:21
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以下全部是自己理解。。。希望大神们可以给予指导，万勿喷我，，玻璃心。。谢谢！1.什么是手动标注？人为的对数据进行手动标注，给予其“类标号”2.什么是ground truth？就是数据的真是类标号、标签。3.什么是监督？就是数据有自己的真实类标号。4.什么是无监督？数据没有自己的真实的类标号。5.什么...
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2016-01-06 21:32:57
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