一、不同的output 1、二分类 2、多分类 3、回归问题 4、structured learn: 从一个句子 -> 句子每个 词的词性。 输出是一个结构化的东西。 例子：蛋白质数据 -> 蛋白质结构 演讲语音 -> 演讲parse tree 二、不同label的类型 1、监督 2、非监督： 聚类 ...
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2017-09-09 11:54:02
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感知机算法： 1、首先找到点，使得sign(wt * xt) != yt， 那么如果yt = 1，说明wt和xt呈负角度，wt+1 = wt + xt能令wt偏向正角度。 如果yt = -1, 说明xt和wt呈正角度，wt+1 = wt - xt 能令wt偏向负角度。 总之，参数更新为wt+1 = ...
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2017-09-08 01:14:24
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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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Office2016中文版官方镜像 Office 2016 专业增强版32 位：文件名：SW_DVD5_Office_Professional_Plus_2016_W32_ChnSimp_MLF_X20-41351.ISOSHA1: 0218F50774AAB63AF7755B0986CDB9972 ...
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2017-08-19 17:03:46
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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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