课程定位： 注重基础、故事性 机器学习定义： data - Algo - improve 机器学习使用条件 1、有优化的目标，可量化的。 2、规则不容易写下来，需要学习。 3、要有数据 一个可能的推荐系统： skill: 预测用户给电影的打分 用户的各个特征 * 电影的各个特征。。。 机器学习明确定 ...
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2017-09-07 00:51:55
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《机器学习&&深度学习》 视频课程资源百度云下载。 林轩田：机器学习基石 链接：http://pan.baidu.com/s/1qXSKZP64 密码：dwie 林轩田：機器學習技法 (Machine Learning Techniques)链接：http://pan.baidu.com/s/1i5 ...
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2017-08-30 00:50:01
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博客已经迁移至Marcovaldo’s blog (http://marcovaldong.github.io/) Andrew Ng的Machine Learning比較简单，已经看完。林田轩的机器学习基石很多其它的是从概率论的角度来介绍机器学习，之前的视频已经听了大半。但好多都是模棱两可。如今从 ...
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2017-08-06 14:11:43
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大家好，我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石（Machine Learning Foundations）-作业四 Q13-20的MATLAB实现。曾经的代码都是通过C++实现的。可是发现C++实现这些代码太麻烦。这次作业还要频繁更改參数值，所以选择用MATLA ...
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2017-07-31 15:56:07
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在学习机器学习的过程中，我陆陆续续收集了些免费的教程资料，希望能和您共享。 如果您有好的网站希望分享就评论吧，我也会整理到文章中。 1 机器学习基础篇 (1)课程资源 吴恩达《机器学习》coursera课程 台大林教授《机器学习基石》coursera课程 （2）机器学习算法： 感知机 K近邻法 朴素 ...
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2017-07-28 17:11:52
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介绍了机器学习中的几类问题划分。 半监督学习能够避免标记成本昂贵的问题。 强化学习，可以看做是从反馈机制中来学习。 在线学习，数据一个接一个地产生并交给算法模型线上迭代。 主动学习，机器能针对自己没有信心的数据提问，得到答案后再学习。 针对特征空间也有分类，比如具体的特征、原始的（个人理解是人为可提 ...
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2017-06-20 16:24:28
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soft binary classification的概念：软二分类，不直接化为-1、1，而是给出一个概率值。 目标函数是一个概率值，但是拿到的data中y只有0、1（或者-1、1），可以看做是有noise的data。 logistic hypothesis 通过 theta 转化为 0、1间的数。 ...
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2017-06-20 16:23:22
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为了引出VC维做了很长的铺垫。。VC维：用来描述假设空间的表达能力。 第四节讲到对有限的假设空间，只要N足够大，不管A如何选g，训练数据如何选取，g的训练错误率和真实的错误率都很接近。 现在先解决无限假设空间的问题。 希望找到一个 m_H 来替代无限大的M。 系数M的来源是因为对bad data的概 ...
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2017-06-20 16:22:32
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线性回归的任务是对于一个输入，给出输出的实数，保证和真实输出相差越小越好。因为假设空间是线性的，所以最后的g会是直线或者平面。 通常的误差衡量方法是使用平方误差 接下来的问题是如何最小化 Ein 将Ein写成矩阵形式， 注意到Ein是w的函数，是连续的、可微的、凸函数。 对w求偏导使之为0则可以求出 ...
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2017-06-20 16:20:05
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