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PRML第一章《緒論》本章一共七個(gè)小章節(jié)1.1從一個(gè)例子多項(xiàng)式曲線擬合1.2講解了概率論基礎(chǔ)，分為6個(gè)小章節(jié)，包括概率密度、期望與協(xié)方差、貝葉斯...

PRML第一章《緒論》本章一共七個(gè)小章節(jié)1.1從一個(gè)例子多項(xiàng)式曲線擬合1.2講解了概率論基礎(chǔ)，分為6個(gè)小章節(jié)，包括概率密度、期望與協(xié)方差、貝葉斯...

1.大型數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí) 處理大數(shù)據(jù)集的算法近年來機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展歸因于我們有極其龐大的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練我們的算法。處理如此海量數(shù)據(jù)的算法？我們?yōu)槭裁?..

1.問題的動(dòng)機(jī) 異常檢測(cè)(Anomaly detection)問題是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個(gè)常見應(yīng)用。這種算法的一個(gè)有趣之處在于：它雖然主要用于非監(jiān)督...

1.無監(jiān)督學(xué)習(xí)：簡(jiǎn)介 聚類算法：第一個(gè)無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)） 什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)呢？對(duì)比：監(jiān)督學(xué)習(xí)問題指的是，我們有一系列標(biāo)簽，然后用假設(shè)...

1.優(yōu)化目標(biāo) 在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，很多監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能都非常相似，所以經(jīng)常要考慮的東西，不是選擇算法，而是更多的去考慮，你構(gòu)建這些算法時(shí)所使用的數(shù)據(jù)...

1.決定下一步做什么 到目前為止，我們已經(jīng)介紹了許多不同的學(xué)習(xí)算法，如果你一直跟著這些視頻的進(jìn)度學(xué)習(xí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)不知不覺地成為一個(gè)了解許多...

1.代價(jià)函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中的應(yīng)用：兩種分類問題：第一種是二元分類；這里的y只能是0或1，在這種情況下，我們會(huì)有且僅有一個(gè)輸出單元。K：輸...

1.非線性假設(shè) 我們之前學(xué)的，無論是線性回歸還是邏輯回歸都有這樣一個(gè)缺點(diǎn)，即：當(dāng)特征太多時(shí)，計(jì)算的負(fù)荷會(huì)非常大。 下面是一個(gè)例子： 如果n是原始...

1.分類問題 如果我們要預(yù)測(cè)的變量y是一個(gè)離散情況下的分類問題，比如判斷郵件是否是垃圾郵件。就要使用logistic回歸算法：最廣泛使用的算法之...