IntroductionLinear and Logistic regressions are usually the first algorithms people learn in predictive modeling. Due to their popularity, a lot of an...
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2015-08-15 19:52:23
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7 Types of Regression Techniques you should know!IntroductionLinear and Logistic regressions are usually the first algorithms people learn in predicti...
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2015-08-14 21:08:32
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Linux下的文件组织方式是每个文件都占用一个inode，inode中存放有文件的权限信息、block信息等，可以理解为索引文件系统，通过inode索引到对应的block，即读取文件。
hard link
hard link其实就是多个文件连接到同一个inode，因此，这两个文件的信息几乎是一模一样的，hard link有以下特点：
1）你将...
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2015-08-12 21:48:56
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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。...
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2015-08-11 01:25:45
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watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvenFoXzE5OTE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">watermark/2/...
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2015-08-09 13:48:14
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MySQL安装完成之后，需要对MySQL进行配置以及优化，从而使MySQL可以更高效的运行。vi/etc/my.cnf#打开配置文件[mysqld]datadir=/data/mysqldata#在此位置读取数据socket=/tmp/mysql.sock#sock通信设置user=mysql#使用mysql启动symbolic-links=0#是否支持快捷方式log-bin=mysql-..
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2015-08-09 10:56:34
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这一讲主要是针对单变量的线性回归来讲两个基本概念：损失函数（cost function）、梯度下降(Gradient Descent)1 Cost Function
定义如下：
左图为cost function的定义。右边为只有一个参数的h(x)的情况。
cost function的作用的评价一个回归函数好坏用的，具体来说就是评价回归函数h(x)的参数选对没。
这里J(theta)也可以...
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2015-08-08 16:42:04
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因为要用svm做regression，所以看了一些关于libsvm，总结以备用
libsvm在训练model的时候，有如下参数要设置，当然有默认的参数，但是在具体应用方面效果会大大折扣。
Options：可用的选项即表示的涵义如下
-s svm类型：SVM设置类型(默认0)
0 -- C-SVC
1 --v-SVC
2 – 一类SVM
3 -- e -SV...
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2015-08-06 22:31:13
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本笔记为吴恩达机器学习在线课程笔记，课程网址（https://www.coursera.org/learn/machine-learning/）2.1 模型表示参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法"，本节将要...
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2015-08-06 20:16:29
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特征空间映射1. 问题
简单的0,1分类 – 即标签y=y = {0,10,1}
特征值：x=[x1,x2]x = [x_1, x_2]二维
数据离散点如图：
2.解答
数据是二维的，因此如果利用Logistics Regression 的到的θ\theta只有三个数，所以分类超平面是二维坐标下的直线
由数据分布图可以知道分类超平面应该是一个二次曲线，所以这里利用多项式核函数：K=(...
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2015-08-06 13:21:08
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