毕业后就从事了现在这份工作，算一算已经10多年了。日常工作内容包括软件开发、系统维护、网络搭建、软件平台应用等，算是专业对口，平时空闲时间也比较多。人已近中年，却还有一颗躁动不安的心，始终想在技术上再进一步。接触Machine Learning 已经有一段时间了， 对KNN、RNN、LSTM等流行算 ...
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2017-05-25 00:04:48
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本文转自：http://blog.csdn.net/sinat_34707539/article/details/52105681 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adabo ...
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2017-05-24 14:41:17
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最近接触了机器学习，感觉很梦幻，能实现的我的梦想，看网上说的花天酒地的难，但是想做就要做下去，毅然决然的跳入这个大坑。 让我们慢慢来，先怼它几个概念。 监督学习 我们给出了关于每个数据的“正确答案”。监督学习必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。 监督学习中又有常见的两种问题回归问题和分类问题。 ...
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2017-05-21 16:56:21
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现实生活中有很多分类问题，比如正常邮件/垃圾邮件，良性肿瘤/恶性肿瘤，识别手写字等等，这些可以用逻辑回归算法来解决。 一、二分类问题 所谓二分类问题，即结果只有两类，Yes or No，这样结果｛0，1｝集合来表示y的取值范围。 前面说到过，线性回归的模型是 h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+.. ...
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2017-05-20 17:15:13
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机器学习是在模型空间中选择最优模型的过程，所谓最优模型，及可以很好地拟合已有数据集，并且正确预测未知数据。 那么如何评价一个模型的优劣的，用代价函数（Cost function）来度量预测错误的程度。代价函数有很多中，在Ng的视频中，Linear Regression用的是平方代价函数： Logis ...
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2017-05-20 14:26:59
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I am working on the Andrew Ng's course on Machine Learing. I have a question on the week2 session. Is there anybody can tell me why there is a 1/2m in ...
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2017-05-18 11:38:14
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https://www.python.org/downloads/release/python-361/ 勾选后就不需要自己进行环境配置：Add Python 3.6.1 to PATH 安装成功检测方法： 其他资源： Machine Learning in Python： 1、http://sci ...
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2017-05-16 21:39:48
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Machine Learning：Neural Network Representation 1。Non-Linear Classification 假设还採取简单的线性分类手段。那么会面临着过拟合以及效率低下的问题(如图所看到的)，然而neural network则能够非常好的解决非线性分类问题。 ...
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2017-05-14 20:29:21
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習、深度學習方面不錯的資料，轉載。 原作：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新。本文更新至2014-12-21 《Brie ...
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2017-05-14 13:48:12
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17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 映射化简和数据并行 17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 ...
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2017-05-14 10:37:02
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