机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
Classification
0、1表示含义
denote with 0 is the negative class
denote with 1 is the positive class.
Hypothesis Representation
Decisi...
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2015-02-19 23:00:48
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350
本章节主要讲解Logistic回归的原理及其数学推导，Logistic有3种不同的表达形式，现在我就一一展开这几种不同的形式，以及它在分类中的效果。并比较这三种形式。
下面分别写出这三种形式的损失函数：
下面分别写出这三种损失函数的梯度形式：
其中第一种形式和第三种形式是等价的,推导如下:
Steepest descent
前面章节已经讲过最速...
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2015-02-17 14:10:19
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344
本栏目（机器学习）下机器学习基石专题是个人对Coursera公开课机器学习基石（2014）的学习心得与笔记。所有内容均来自Coursera公开课Machine Learning Foundations中Hsuan-Tien Lin林轩田老师的讲解。（https://class.coursera.org/ntumlone-002/lecture）
第13讲-------Hazard of Ov...
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2015-02-16 06:48:45
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360
还在用mahout吗，matlab，R，你已经out了，快来拥抱真正的分布式机器学习神器--spark machine learning，体验它强大的并发式计算能力，卓越的内存式运算性能，支持众多的算法包，以及scala语言的简洁！...
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2015-02-12 16:16:49
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627
Machine Learning 学习笔记在海军陆战队服役超过 10 年后，我于去年 7 月份退役了。随后在 8 月份找到了一份赌场的工作做公关，到今年 2 月中旬的时候又被辞退了。到 5 月中旬的时候我在 DE 协会找到了一份临时的“初级用户体验工程师”工作，而到了 8 月底我则成了正式的“用户体...
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2015-02-12 00:29:04
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比例混合分布(Scale Mixture Distribution)
混合分布是来自其他随机变量的集合构成的随机变量的概率分布：一个随机变量是根据给定的概率从集合随机选取的，然后所选随机变量的值就得到了( first, a random variable is selected by chance from the collection according to given probabil...
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2015-02-10 15:27:56
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246
让我们从头说起，首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多，例如：大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准：分类精度；在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision，等等。其实，度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求，同一时期的不...
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2015-02-09 21:39:16
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207
这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反向传播算法（backpropagation，BP），这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化，可谓极其经典。也是deep learning的基石之一。还是老样子，下文基本是阅读笔记（句子翻译+自己理解），把书里的内容梳理一遍，也不为什么目的，记下来以后自己可以翻阅用。...
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编程语言 时间：
2015-02-07 23:03:19
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313
稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵，事实上，实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵，很多稀疏度在90%甚至99%以上。因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式。本文总结几种典型的格式：COO,CSR,DIA,ELL,HYB。...
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2015-02-07 23:01:37
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301
机器学习视野
《10 Machine Learning Experts You Need to Know》最值得关注的10位机器学习专家：Geoffrey Hinton、Michael I Jordan、Andrew Ng、Jeff Hawkins、Yann LeCun、Terry Sejnowski、David M. Blei、Daphne Koller、Zoubin Ghahramani、Seb...
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其他好文 时间：
2015-02-06 20:31:52
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203
