BP算法： 1.是一种有监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 2.要求每个人工神经元（即节点）所使用的激励函数必须可微。 （激励函数：单个神经元的输入与输出之间的函数关系叫做激励函数。） （假如不使用激励函数，神经网络中的每层都只是做简单的线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达 ...
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2017-04-16 12:16:13
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机器学习-第一周 这是机器学习的第一周课程，涉及到的内容较少，主要是认识一下什么是机器学习以及机器学习两个主要的分类：有监督学习和无监督学习。另外，通过一个最基础的线性回归模型来介绍机器学习中的一些相关的概念。 本周内容思维导图 Introduce 什么是机器学习？ A computer progr ...
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2017-04-16 12:13:21
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Most of human and animal learning is unsupervised learning. Yann LeCun在NIPS 2016大会主题报告提出了“预测学习”的概念，可以简单理解为深度无监督学习方法。大会报告主要包括深度学习、预测学习、增强学习、基于能量函数的无监督学 ...
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2017-04-10 23:10:14
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KPCA，中文名称”核主成分分析“，是对PCA算法的非线性扩展，言外之意，PCA是线性的，其对于非线性数据往往显得无能为力，例如，不同人之间的人脸图像，肯定存在非线性关系，自己做的基于ORL数据集的实验，PCA能够达到的识别率只有88%，而同样是无监督学习的KPCA算法，能够轻松的达到93%左右的识 ...
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2017-04-09 20:32:18
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scikit-learn官网：http://scikit-learn.org/stable/ 通常情况下，一个学习问题会包含一组学习样本数据，计算机通过对样本数据的学习，尝试对未知数据进行预测。 学习问题一般可以分为： 监督学习（supervised learning） 分类（classificat ...
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2017-04-07 12:24:11
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机器学习算法大致可以分为三种： 1. 监督学习(如回归，分类) 2. 非监督学习(如聚类，降维) 3. 增强学习 什么是增强学习呢？ 增强学习（reinforcementlearning, RL）又叫做强化学习，是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一。 定义: Reinforcement le ...
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2017-04-06 18:51:57
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KNN算法，故名思议，K个最邻近值的分类算法。监督学习中的一种，典型的懒人算法，通过计算所有的预测样本到学习样本的距离，选取其中K个最小值加入样本组中，样本组中的样本隶属于那个分类的个数最多，那么我们就预测我们的预测样本是属于这个类型的。 学习来源某个pdf（别人的学习笔记）： 容我水一发根据球星的 ...
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2017-03-29 17:20:37
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regression与线性回归（linear regression） 线性回归（linear regression）： 有监督学习 => 学习样本为D={(xi,yi)}ª 输出/预测的结果yi为连续值变量 需要学习映射f：x～y 假定输入x和输出y之间有线性相关关系 损失函数(loss funct ...
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2017-03-22 20:59:56
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什么是机器学习？一个程序对于任务T，输入经验E，通过性能评测方法P衡量该程序在T的性能得到改进。监督学习Regression（举例：房屋价格与房屋面积的关系）Classification（举例 ：根据年龄和肿瘤大小判断乳腺肿瘤是良性/恶性）非监督学习clustering（举例：鸡尾酒会问题）强化学习... ...
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2017-03-22 00:09:00
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什么是监督学习简单来说，监督学习是对给定的输入输出样本进行学习并建立一个模型，该模型能对任意输入做出好的输出预测。
监督学习核心思想
所有可能的模型函数的集合称为假设空间，$H=\left \{ f...
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2017-03-21 14:24:42
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