機器學習雜記

阿新 • • 發佈：2017-09-22

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主成分分析（ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。用於數據降維。

強大的矩陣奇異值分解(SVD)及其應用

http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html

機器學習雜記

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一、最近看tensorflow，試著寫 cnn 程式碼，其中的一個介面 : def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1,

最近一段時間的精力分配有點混亂，關注的東西也比較亂，現在整理一下。主要有四大類：Python學習、機器學習（影象處理）、網路滲透、考研相關先來說說Python的學習：貌似是前段時間用C#寫一個獲取網頁原始碼，並解析得到需要的資訊的工具的時候，網上資料說做爬蟲和

alt earch .get 變量照相標簽 log 比較 random 這個任務同樣是在Jupyter Notebook中完成，項目目的是通過前面的所有特征列，當然去掉序號列，然後預測最後一列，收入‘income‘，究竟是大於50K，還是小於等於50K. 第一

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pre gre text iss 主成分分析 int 找到 nts 導入 1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是減少數據集的維度，然後挑選出基本的特征。 PCA的主要思想是移動坐標軸，找

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src 常用趨勢試圖重復執行很大的一個點 3.4 選擇【轉】http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/01/26/2877434.html 本文主要基於Anand Rajaraman和Jeffrey David

機器學習 nbsp gradient min 三種依次再看獲得 mini 一，隨機梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 當訓練集很大且使用普通梯度下降法(Batch Gradient Descent)時，因為每一次\(\theta\)

資料表示 image 隨機訓練樣本 -s mage 例如 lin 從大量數據中抽取出一些樣本，例如，從大量彈珠中隨機抽取出一些樣本，總的樣本中橘色彈珠的比例為，抽取出的樣本中橘色彈珠的比例為，這兩個比例的值相差很大的幾率很小，數學公式表示為：用抽取到的樣本作為訓練

邏輯回歸 alt 表示結果不變改變最小值 nbsp 可能性一、邏輯回歸問題二分類的問題為是否的問題，由算出的分數值，經過sign函數輸出的是（+1，-1），想要輸出的結果為一個幾率值，則需要改變函數模型，其中，，則邏輯回歸的函數為二、邏輯回歸錯誤評價線性

未能計算公式 pos 構建我們行動 mic 哪些指標 11.1 首先要做什麽 11.2 誤差分析 11.3 類偏斜的誤差度量 11.4 查全率和查準率之間的權衡 11.5 機器學習的數據 11.1 首先要做什麽在接下來的視頻將談到機器

nbsp 線性 logs 等於線性模型 images http 自己空間一、非線性問題對於線性不可分的數據資料，用線性模型分類，Ein會很大，相應的Ein=Eout的情況下，Eout也會很大，導致模型表現不好，此時應用非線性模型進行分類，例如：分類器模型是一個圓

examples website reading 計算機 python MNIST是一個入門級的計算機視覺數據集，它包含各種手寫數字圖片：1. MNIST數據集MNIST，是不是聽起來特高端大氣，不知道這個是什麽東西？== 手寫數字分類問題所要用到的（經典）MNIST數據集 ==M

行程 view 概率應該 mic 時有挖掘書包發現譯者：teyla 原文作者：Jasonb 發布：2014-06-05 13:54:15 挑錯這篇文章的確很難寫，因為我希望它真正地對初學者有幫助。面前放著一張空白的紙，我坐下來問自己一個難題：面對一個對機器學習

read was lowest already start choose class sort pty 1. Quality metric Quality metric for the desicion tree is the classification error er

在線 src 化簡 ima 機器學習 learning 大型數據集 machine cnblogs 17.1 大型數據集的學習 17.2 隨機梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 隨機梯度下降收斂 17.5 在線學習 17.6 映射化簡和數據並行

alt int 變化 http 處理提高 pro 無法 structure 過擬合 ??我們都知道，在進行數據挖掘或者機器學習模型建立的時候，因為在統計學習中，假設數據滿足獨立同分布（i.i.d，independently and identically distribu

tin ordering 自身優點根據最好 man ray ron 這篇文章參考《Spark快速大數據分析》，歸納spark技術核心的rdd及MLlib以及其中幾個重要庫的使用。初始化操作 spark shell: bin/pyspark 每個spark應用都由一

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