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Echo is learning

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machine learning 之 Neural Network 3

机器学习神经网络

整理自Andrew Ng的machine learning课程week6. 目录： Advice for applying machine learning （Decide what to do next） Debugging a learning algorithm machine learning diagnostic Evaluating a hypothesis Model selection and Train / validation / test set Bias and Variance

2018-06-21

3260

machine learning 之 Neural Network 2

机器学习神经网络

整理自Andrew Ng的machine learning 课程 week5. 目录： Neural network and classification Cost function Backpropagation （to minimize cost function） Backpropagation in practice Gradient checking Random initialization Assure structure and Train a neural network 前提：训练数据

2018-06-21

3460

支持向量机2

机器学习编程算法

整理自李航老师统计机器学习。拍照版纸质笔记。目录：线性支持向量机与软间隔最大化学习的对偶算法支持向量合页损失函数核函数与核技巧非线性支持向量机序列最小最优化（SMO）算法序列最小最

2018-06-20

4550

矩阵求导 -- 机器学习常用

机器学习 https

维基百科（最全最详细）： https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus 分子、分母布局：分子布局：分子为列向量，或者分母为行向量；分母布局：分母为列

2018-06-20

1.3K0

machine learning 之导论一元线性回归

线性回归机器学习监督学习编程算法

整理自Andrew Ng 的 machine learnig 课程 week1 目录：什么是机器学习监督学习非监督学习一元线性回归模型表示损失函数梯度下降算法 1、什么是机器学习 Arthur Samuel不是一个playing checker的高手，但是他编了一个程序，每天和这个程序playing checker，后来这个程序最后变得特别厉害，可以赢很多很厉害的人了。所以Arthur Samuel就给机器学习下了一个比较old，不太正式的定义： ” the field of study t

2018-06-20

5340

拉格朗日对偶性

整理自统计机器学习附录C。目录：原始问题对偶问题原始问题与对偶问题的关系 1、原始问题 $\underset{x \in R^n} {min} \quad f(x)$ $s.t. \quad c_i(x) \leq 0,\quad i=1,2,...,k $ $\ \qquad h_i(x)=0,\quad i=1,2,...,l$ 引入拉格朗日函数：$L(x,\alpha,\beta)=f(x)+\sum_{i=1}^k\alpha_ic_i(x)+\sum_{j=1}^l\beta_i \qu

2018-06-20

5290

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