《Machine Learning Yearning》Andrew NG 笔记，包含很多深度学习实验过程中的经验总结 ...
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2017-09-23 16:18:57
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变分贝叶斯EM指的是变分贝叶斯期望最大化（VBEM, variational Bayes expectation maximization），这种算法基于变分推理，通过迭代寻找最小化KL(Kullback-Leibler)距离的边缘分布来近似联合分布，同时利用mean field 近似减小联合估计的 ...
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2017-09-10 13:28:55
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Caffe入门随笔 分享一下自己入门机器学习的一些资料：（1）课程，最推荐Coursera上的Andrew NG的Machine Learning，最好注册课程，然后跟下来。其次是华盛顿大学的Machine Learning系列课程，一共有6门，包括毕业设计（2）书籍： 机器学习（周志华西瓜书）、机 ...
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2017-09-09 20:56:14
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Introduction Neural NetWork的由来 先考虑一个非线性分类，当特征数很少时，逻辑回归就可以完成了，但是当特征数变大时，高阶项将呈指数性增长，复杂度可想而知。如下图：对房屋进行高低档的分类，当特征值只有x1,x2,x3时，我们可以对它进行处理，分类。但是当特征数增长为x1,x2 ...
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2017-08-29 16:00:53
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Exercise 1：Linear Regression 实现一个线性回归 重要公式 1.h(θ)函数 2.J(θ)函数 思考一下，在matlab里面怎么表达？如下： 原理如下：（如果你懂了这道作业题，上面的也就懂了） 下面通过图形方式感受一下代价函数 ： 3.θ迭代过程（梯度下降） First w ...
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2017-08-25 14:53:26
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这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议，主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理，这期间讲到了数据集的分类，偏差，方差，学习曲线等概念，帮助我们去理解结果，然后做出相应的措施。 ...
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2017-08-16 00:49:21
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这篇博客主要记录Andrew Ng课程第四章和第五章的神经网络，主要介绍前向传播算法，反向传播算法，神经网络的多类分类，梯度校验，参数随机初始化，参数的更新等等 ...
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2017-08-15 16:30:37
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这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第二章逻辑回归的笔记，主要介绍了梯度下降法，逻辑回归的损失函数，多类别分类等等 ...
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2017-08-15 14:10:11
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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-lear ...
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2017-08-11 22:08:20
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这篇博客主要解说了Ng的课第六、七个视频，涉及到的内容包含，函数间隔和几何间隔、最优间隔分类器 （ Optimal Margin Classifier）、原始/对偶问题 （ Primal/Dual Problem）、 SVM 的对偶问题几个部分。 函数间隔和几何间隔 函数间隔（ functional ...
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2017-08-08 20:09:18
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