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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
Echo_fy
2018-06-21
345
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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
Echo_fy
2018-06-21
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支持向量机2
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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
Echo_fy
2018-06-20
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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
Echo_fy
2018-06-20
1.4K
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machine learning 之 导论 一元线性回归
线性回归
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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
Echo_fy
2018-06-20
552
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拉格朗日对偶性
机器学习
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
Echo_fy
2018-06-20
556
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