写在前面：本来这篇应该是上周四更新，但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程，就推迟更新了。本来想参考PRML来写，但是发现里面涉及到比较多的数学知识，写出来可能不好理解，我决定还是用最通俗的方法解释PCA，并举一个实例一步步计算，然后再进行数学推导，最后再介绍一些变种以及相应的程序。（数学推导 ...
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2016-07-06 11:44:34
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机器学习学习笔记 PRML Chapter 2.0 : Prerequisite 2 -Singular Value Decomposition (SVD) ...
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2016-07-06 01:53:45
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PRML Study Note - Chapter 1-1 : Introduction ...
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2016-06-21 06:31:36
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PRML Study Note - Chapter 1.2 : Probability Theory ...
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2016-06-21 06:29:18
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PRML Study Notes - Chapter 1.6 : Information Theory ...
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2016-06-21 06:28:44
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PRML Study Note - Chapter 1.5 : Decision Theory ...
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2016-06-21 06:27:50
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PRML Study Note - Chapter 1 Summary : MLE (Maximum-likelihood Estimate) and Bayesian Approach ...
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2016-06-21 06:27:19
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PRML Study Note - Chapter 1.3-1.4 : Model Selection & the Curse of Dimensionality ...
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2016-06-21 06:26:50
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学过一点统计的人都会知道最小二乘法，最简单的曲线拟合方式。最小二乘法是通过最小化误差平方和来求解模型参数ω\omega的，记为：
Min12∑i=1n{y(x,ω)?t}2 Min\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{n}\{y(x,\omega)-t\}^{2}
但这一优化目标难免出现模型过拟合的情况，所以通常会在误差平方和之上在加上一项λωTω\lambda\omega^{T}\o...
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2016-05-13 04:19:46
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主要讲解了贝叶斯概率与统计派概率的不同。
概率论，决策论，信息论（probability theory, decision theory, and information theory）是以后用到的三个重要工具，本节主要介绍概率论，这里的介绍还是结合前面的多项式拟合的例子讲解。...
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2016-05-06 15:58:06
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