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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一.监督学习和无监督学习 1.监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数 ...
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2017-07-27 16:37:23
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1 前言 在dl中，有一个很重要的概念，就是卷积神经网络CNN，基本是入门dl必须搞懂的东西。本文基本根据斯坦福的机器学习公开课、cs231n、与七月在线寒老师讲的5月dl班第4次课CNN与常用框架视频所写，是一篇课程笔记。本只是想把重点放在其卷积计算具体是怎么计算怎么操作的，但后面不断补充，故写成... ...
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2017-07-26 00:20:26
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一、数据资源 1、斯坦福大学网站 http://snap.stanford.edu/data/index.html 一般提供大社区数据，节点动则上万，十万百万等，包括已知社区划分的网络数据。 2、数据堂 http://www.datatang.com/ 数据堂上提供的数据多是论文中出现的数据，按数据 ...
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2017-07-21 11:37:19
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常见模型的下载地址：http://www.cc.gatech.edu/projects/large_models/ 斯坦福兔子的下载地址：http://www.cc.gatech.edu/projects/large_models/bunny.html 斯坦福兔子的官方主页：http://www.c ...
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2017-07-21 10:49:41
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第1章Java入门1.1Java语言概述1.1.1Java语言发展史(了解)l詹姆斯·高斯林（JamesGosling）lSUN–(StanfordUniversityNetwork斯坦福大学网络公司)l1995年5月23日，Java语言诞生l1996年1月JDK1.0l1997年2月JDK1.1l1998年12月JDK1.2(将Java分成了J2SE,J2EE,J2ME)l2000年5月J2SE1...
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2017-07-18 12:05:18
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这一课主要是从怎样推断一个机器学习分类算法里拟合的參数是最佳參数引出函数间隔和几何间隔的定义。 1、函数间隔 如果假想函数，，那么能够知道y=1；反之则y=0 。所以当。我们能够非常确定的觉得y=1；当，能够非常确定地觉得y=0。所以在分类算法中。我们在训练样本时得到这两个结果的时候，就能够知道选择 ...
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2017-07-15 17:52:30
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松尾丰，作者简介：东京大学院工学系研究科副教授，1997年毕业于东京大学工学部电子信息工学科。2002年完成了该大学的博士课程，成为工程博士。同年任产业技术综合研究所研究员。2005年起任斯坦福大学客座研究员。2007起至今任工学系研究科副教授，兼任新加坡国立大学客座副教授。专业领域为人工智能、网络 ...
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2017-07-15 17:50:19
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从上一篇文章可知支持向量(supervector)就是指的离分隔超平面近期的那些点。整个SVM最须要的步骤是训练分类器。得到alpha，从而得到整个用于数据分类的分隔超平面。支持向量机（super vector machine。SVM）的一般应用流程例如以下： （1） 收集数据：能够使用随意方法 （ ...
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2017-07-07 10:04:32
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转自：http://www.cnblogs.com/jerrylead 1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四节主要讲述了回归问题，回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测或者分类。该方 ...
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2017-07-03 21:01:32
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