000 机器学习的概念原理

"机器学习:概念到理解"系列,我本着开放与共享(open and share)的精神撰写,目的是让更多的人了解机器学习的概念,理解其原理,学会应用.现在网上各种技术类文章很多,不乏大牛的精辟见解,但也有很多滥竽充数.误导读者的.这个系列对教课书籍和网络资源进行汇总.理解与整理,力求一击中的,通俗易懂.机器学习很难,是因为她有很扎实的理论基础,复杂的公式推导:机器学习也很简单,是因为对她不甚了解的人也可以轻易使用.我希望好好地梳理一些基础方法模型,输出一些真正有长期参考价值的内容,让更多

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[机器学习]算法原理详细推导与实现(五):支持向量机(下) 上一章节介绍了支持向量机的生成和求解方式,能够根据训练集依次得出\(\omega\).\(b\)的计算方式,但是如何求解需要用到核函数,将在这一章详细推导实现. 核函数 在讲核函数之前,要对上一章节得到的结果列举出来.之前需要优化的凸函数为: \[ min_{\gamma,\omega,b}->\frac{1}{2}||\omega||^2 \] \[ y^{(i)}(\omega^Tx^{(i)}+b) \geq 1 ,i=1,2,.

td p { margin-bottom: 0cm } p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 120% } Day2 机器学习基本概念 Eg1. 样例 天气 温度 风力 享受运动 1 晴 暖 小 是 2 晴 暖 大 是 3 晴 适中 大 否 4 雨 冷 大 否 5 晴 适中 适中 是 Eg2. 样例 面积(平方米) 学区(1-10) 房价(100$) 1 100 8 1000 2 120 9 1300 3 60 6 800 4 80 9 1100 1.基

[不忘初心] 在Redis的命令中还有关于服务器的命令我们未做介绍,是由于其中的部分命令涉及持久化,集群等方面的内容.因此,本文我们就先来看看持久化部分的内容.好了,废话不表,马上开始我们的正文部分吧! ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 本文提供关于Redis

前言:统计信息作为sql server优化器生成执行计划的重要参考,需要数据库开发人员,数据库管理员对其有一定的理解,从而合理高效的应用,管理. 第一部分 概念 统计信息(statistics):描述某个(些)栏位,索引的数据分布情况.优化器用其评估生成高效执行计划. 密度(density):一个比率值,显示在一个(组)列中有多少唯一值.(实际应用中值越小越好) Density = 1 / Number of distinct values for column(s) 直方图(histogram

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