Machine Learning - VII. Regularization (Week 3)

machine learning(13) --Regularization:Regularized linear regression Gradient descent without regularization                    with regularization                     θ0与原来是的没有regularization的一样 θ1-n和原来相比会稍微变小(1-αλ⁄m)<1 Normal equation without regular

一.机器学习范式 1.按数据类型划分(带标签与否) 这是从样本的数据进行划分,现实中大部分属于半监督学习,并且大部分数据是没分类好的. 监督学习: 例子: 分类 e.g. 文本分类  垃圾邮件过滤  搜索结果 回归分析 e.g. 房价预测  股价预测 序列标注 e.g. 词性标注 输入:"我中了一张彩票" 输出:"我/r  中/v 了/y /一/m /张/q /彩票/n 无监督学习: 例子: 聚类 e.g. 热点话题发现  社团发现 密度函数估计(probability de

此文是斯坦福大学,机器学习界 superstar - Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程:Machine Learning 的课程笔记.力求简洁,仅代表本人观点,不足之处希望大家探讨. 课程网址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome Week 1: Introduction 笔记:http://blog.csdn.net/ironyoung/article/details/46845233 We

coursera上面Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 我曾经使用Logistic Regression方法进行ctr的预测工作,因为当时主要使用的是成型的工具,对该算法本身并没有什么比较深入的认识,不过可以客观的感受到Logistic Regression的商用价值. Logistic Regression Model A. objective function       其中z的定义域是(-I

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44522881 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Support Vector Machines支持向量机 {SVM sometimes gives a cleaner and more powerful way of learning complex nonlinear functions} Optimization Objective优化目标

课讲内容 这门课以8周设计,分成 4个核心问题,每个核心问题约需2周的时间来探讨.每个约2个小时的录影中,每个小时为一个主题,以会各分成4到5个小段落,每个段落里会有一个后多个随堂的练习.我们在探讨每个核心问题的第二周.依上所述,課程的規畫如下: When Can Machines Learn? [何时可以使用机器学习] 第一周:(NTU-Coursera机器学习:机器学习问题与二元分类) 第一讲:The Learning Problem [机器学习问题]第二讲:Learning to Answ

Adviceforapplyingmachinelearning Deciding what to try next 现在我们已学习了线性回归.逻辑回归.神经网络等机器学习算法,接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题,尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上,Advice for applying machine learning & Machinelearning system design 这两课介绍的就是在设计机器学习系统的时候,我们该怎么做? 假设我们实现了一个正则化的线性回

Awesome Machine Learning  A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language). Inspired by awesome-php. If you want to contribute to this list (please do), send me a pull request or contact me @josephmisiti Als

Brief History of Machine Learning My subjective ML timeline Since the initial standpoint of science, technology and AI, scientists following Blaise Pascal and Von Leibniz ponder about a machine that is intellectually capable as much as humans. Famous