喵星人_Cat

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全部文章（共157篇）

十种深度学习算法要点及代码解析

前言谷歌董事长施密特曾说过：虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注，但是这家公司真正的未来在于机器学习，一种让计算机更聪明、更个性化的技术。也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 ...

2018-01-10

0 769

逻辑回归中的代价函数的详细由来及其梯度下降法

引言逻辑回归常用于预测疾病发生的概率，例如因变量是是否恶性肿瘤，自变量是肿瘤的大小、位置、硬度、患者性别、年龄、职业等等（很多文章里举了这个例子，但现代医学发达，可以通过病理检查，即获取标本放到显微镜下观察是否恶变来判断）；广告界中也常用于预测点击率或者转化率(cvr/ctr)，例如因变量是是...

2017-12-29

0 606

逻辑回归假设函数，代价函数的由来

逻辑回归：我们知道，线性回归可以预测一个数值，但是这个数值的大小呢，不一定，然而对于分类问题，我们想要得到0或者1，怎么办？拿这张图片的例子来说，我们想要预测这两类，可以明显的找到一条线性回归直线分开他们，但这时候我们不再需要什么预测数值，我们只想要0和1。假如现在我们找到...

2017-12-29

0 844

逻辑回归代价函数及其梯度下降公式

前言在上一篇随笔里，我们讲了Logistic回归cost函数的推导过程。接下来的算法求解使用如下的cost函数形式：简单回顾一下几个变量的含义： <caption> 表1 cost函数解释 </caption> x(i) 每个样本数据点的...

2017-12-29

0 514

线性回归与之梯度下降

本文会讲到： (1)线性回归的定义 (2)单变量线性回归 (3) cost function：评价线性回归是否拟合训练集的方法 (4) 梯度下降：解决线性回归的方法之一 (5) feature scaling：加快梯度下降执行速度的方法 ...

2017-12-29

0 427

对机器学习中学习曲线的理解

下面将就学习曲线是一条关于样本个数和经验损失函数之间的曲线，对机器学习中的过程进行判断，进一步调整学习参数，提高假设模型的泛化能力给出解释说明。在上面的图中，蓝线表示经验损失函数随着训练样本的增多而变大，相反绿线呈现出反向的关系。绿线是交叉验证样本，计算交叉验证的样本损失函数使用...

2017-12-29

0 677

学习曲线、机器学习系统的设计

关键词学习曲线、偏差方差诊断法、误差分析、机器学习系统的数值评估、大数据原理概要本周内容分为两讲：第一讲.Advice for applying machine learning,主要内容是关于偏差、方差以及学习曲线为代...

2017-12-29

0 715

机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

前言：上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有...

2017-11-11

0 507

均值、方差、协方差、协方差矩阵、特征值、特征向量

均值：描述的是样本集合的中间点。方差：描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均，一般是用来描述一维数据的。协方差：是一种用来度量两个随机变量关系的统计量。只能处理二维问题。计算协方差需要计算均值。如下式： ...

2017-11-09

0 1596

协方差矩阵计算方法

1. 协方差定义 X、Y 是两个随机变量，X、Y 的协方差 cov(X, Y) 定义为：其中：、 2. 协方差矩阵定义矩阵中的数据按行排列与按列排列求出的协方差矩阵是不同的，这里默认数据是按行排列。即每一行是一个observation(or sample)...

2017-11-09

0 922