CMU机器学习课程－简介

Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之 应用机器学习的建议 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮

这一部分属于无监督学习的内容,无监督学习内容主要包括:Kmeans聚类算法.高斯混合模型及EM算法.Factor Analysis.PCA.ICA等.本文是Kmeans聚类算法.高斯混合模型的笔记,EM算法是适用于存在latent/hidden变量的通用算法,高斯混合模型仅仅是EM算法的一种特殊情况,关于EM算法的推到参见Andrew Ng讲义.由于公式太多,最近时间又忙实习的事就简单写一些,回头看时还得参考Ng的笔记和自己的打印Notes上的笔记,这里的程序对理解可能能提供另外的一些帮助. K

MIT的算法导论公开课,很多年前就看到了,一直没有坚持去看,最近找暑假实习,面试基本都是算法,只好抽时间去狂刷leetcode,也借着这个机会希望把这个视频看完,把算法的基本功打扎实,这个公开课讲得还是挺不错的. 之前学习其他东西的时候,记了很多笔记,最后都丢了,想再翻看的时候已经找不到,于是想到把学习笔记放到博客上,这样方便以后自己查询. 公开课视频地址:http://open.163.com/special/opencourse/algorithms.html 第一节:课程简介及算法分析 第

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 斯坦福大学机器学习课程原始讲义 本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义,为Andrew Ng 所讲,共计20个PDF,基本涵盖了机器学习中一些重要的模型.算法.概念,此次一并压缩上传分享给大家,朋友们可以直接点击右边下载:斯坦福大学机器学习课程原始讲义.zip. 斯坦福大学机器学习公开课视频 与之配套的则是斯坦福大学的机器学习公开课的视频: 1. 网易翻译的公开课视频:http://v.1

Andrew Ng机器学习课程笔记(二)之逻辑回归 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364598.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第二章逻辑回归的笔记,主要介绍了梯度下降法,逻辑回归的损失函数,多类别分类等等 简要介绍:逻辑回归算法是分类算法,我们将它作为分类算法使用.

Andrew Ng机器学习课程10补充 VC dimension 讲到了如果通过最小化训练误差,使用一个具有d个参数的hypothesis class进行学习,为了学习好,一般需要参数d的线性关系个训练样本.到这里需要指出一点,这个结果是基于empirical risk minimization得到的,而对于那些大部分的discriminative的学习算法采用的通过最小化training error或者training error的近似值,前面推导的结论并不总是可以用,而对于non_ERM 学

Stanford机器学习课程笔记--神经网络的表示 1. 为什么要引入神经网络 其实这个问题等价与神经网络和之前的回归模型有什么区别,如果你没有学过其他机器学习算法的话.这个问题可以通过一个例子来说明:如果样本都是60*60的图像,那么每个样本的特征维数都是3600个,使用前面讲的线性回归模型,那么需要建立的参数个数就有3600的:如果是非线性回归模型,还要考虑高次项的情况,需要求解的参数就更加多了.此时的回归模型将会变得异常复杂,故我们需要其余比较高效的模型来解决这些实际的问题.这个时候我们就

Andrew Ng机器学习课程17(2) 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 说明:主要介绍了利用value iteration和policy iteration两种迭代算法求解MDP问题,还介绍了在实际应用中如何通过积累"经验"更新对转移概率和reward的估计的学习模型,并结合两种迭代算法进行求解的完整过程. 2015-10-11 艺少 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/lg1

Andrew Ng机器学习课程笔记(四)之神经网络 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365730.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录Andrew Ng课程第四章和第五章的神经网络,主要介绍前向传播算法,反向传播算法,神经网络的多类分类,梯度校验,参数随机初始化,参数的更新等等 1.神经网络概述