本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machine
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2016-03-28 00:22:55
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本文原始版本见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256
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本文原始地址见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8002329，在此添加了一些自己的注释方便理解
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原文见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502 添加了一些自己的注释和笔记
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原文见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797，添加了一些自己的理解
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2016-03-26 12:39:44
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最近重新看了《机器学习实战》第八章：预测数值型数据：回归。发现了一个以前没有重视的问题，规则化（regularization），通过网上各种查找资料，发现规则化对数据的特征选择，防止回归模型过拟合都有非常大的帮助。 简单的讲，规则化就是给损失函数（cost function）多项式再加上一项，使得训
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2016-03-15 00:36:58
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本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分。讲机器学习/深度学习算法中经常使用的正则化方法。（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overtraining时，经常会导致overfitting（过拟合）
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2016-03-12 14:48:24
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Linear regression with regularization当我们的λ很大时，hθ(x)≈θ0,是一条直线,会出现underfit；当我们的λ很小时(=0时)，即相当于没有做regularization,会出现overfit;只有当我们的λ取intermediate值时，才会刚刚好。那...
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2015-12-16 19:30:21
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