任意方程求根 1.簡(jiǎn)介 方程和函數(shù)是代數(shù)數(shù)學(xué)中最為重要的內(nèi)容之一，從初中直到大學(xué)，我們都在研究著方程與函數(shù)，甚至我們將圖形代數(shù)化，從而發(fā)展出了代...
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【機(jī)器學(xué)習(xí)】數(shù)值分析（1）—— 任意方程求根 -
全內(nèi)容集概述
概述 ??該系列文章將和機(jī)器學(xué)習(xí)文章同步更新，在閱讀該系列文章前，我默認(rèn)大家都是懂得高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，該系列文章每一章都...
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機(jī)器學(xué)習(xí)（6）——凸優(yōu)化理論(一)
概述 ??凸優(yōu)化，或叫做凸最優(yōu)化，凸最小化，是數(shù)學(xué)最優(yōu)化的一個(gè)子領(lǐng)域，研究定義于凸集中的凸函數(shù)最小化的問題。凸優(yōu)化在某種意義上說較一般情形的數(shù)學(xué)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)（5）——代價(jià)函數(shù)誤差分析代價(jià)函數(shù)簡(jiǎn)介 ??代價(jià)函數(shù)(Cost Function),通常也被稱為損失函數(shù)(Loss Function)。這類函數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)乃至整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)...
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支持向量機(jī)
支持向量機(jī) 0.引言 本文主要參考了李航的《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》。是本人學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)筆記。首先對(duì)支持向量機(jī)做簡(jiǎn)單介紹，然后分別介紹以下三個(gè)模型...
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機(jī)器學(xué)習(xí)（4）——廣義線性回歸函數(shù)模型 ??在前面我們探討了普通的線性回歸，這次我們來討論廣義線性回歸，通常也被稱為 Logistic回歸 ，我們先回憶一下線性回歸的函數(shù)模型...
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機(jī)器學(xué)習(xí)（2）——線性回歸
線性回歸 函數(shù)模型 ??線性回歸函數(shù)想必大家在高中的學(xué)習(xí)中就已經(jīng)學(xué)習(xí)過了，這一篇文章中我們并不會(huì)很詳細(xì)的介紹。首先，如同下面這張散點(diǎn)圖：??我們...
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機(jī)器學(xué)習(xí)（1）——幾個(gè)基本要素
學(xué)習(xí)算法 ??什么是學(xué)習(xí)算法，學(xué)習(xí)當(dāng)然不是一個(gè)動(dòng)詞，學(xué)習(xí)算法最簡(jiǎn)單的理解便是能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法，學(xué)習(xí)的解釋根據(jù) Mitchell 提出的定義...
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機(jī)器學(xué)習(xí)（3）——信息論基礎(chǔ)（熵的介紹）信息論基礎(chǔ) ??在講述熵的時(shí)候，我想先引入一個(gè)新的東西——信息量，信息是用來減少隨機(jī)不確定性的東西（即不確定性的減少）。對(duì)于事件來說，它發(fā)生的概...
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