【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——普通最小二乘
本課件主要內容包括:
-
有監督學習:迴歸
-
示例:依賴與解釋變數
-
數字標籤的處理
-
一維線性迴歸
-
最小二乘目標
-
微分函式最小化
-
最小二乘解
-
二維最小二乘
-
d維最小二乘
-
偏微分
英文原文課件下載地址:
http://page5.dfpan.com/fs/4lcj3221d291f6cf962/
更多精彩文章請關注微訊號:
相關推薦
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——普通最小二乘
本課件主要內容包括: 有監督學習:迴歸 示例:依賴與解釋變數 數字標籤的處理 一維線性迴歸 最小二乘目標 微分函式最小化 最小二乘解 二維最小二乘 d維最小二乘 偏微分
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——特徵選擇
本課件的主要內容如下: 上次課程回顧:尋找“真實”模型 資訊準則 貝葉斯資訊準則 關於食物過敏 特徵選擇 全基因組關聯分析 “迴歸權重”方法 搜尋評分法 評分函式的選擇 “特徵數量”懲罰
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——非線性迴歸
本課件主要內容包括: 魯棒迴歸 體育運動中的非線性級數 自適應計數/距離法 線性模型的侷限性 非線性特徵變換 一般多項式特徵(d = 1) 英文原文課件下載地址: http://page5.dfpan
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——數值優化與梯度下降
本課件主要包括以下內容: 優化簡介 上次課程回顧:線性迴歸 大規模最小二乘 尋找區域性最小值的梯度下降法 二維梯度下降 存在奇異點的最小二乘 魯棒迴歸 基於L1-範數的迴歸 L1-範數的平滑近似
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——正規方程組
本課件的主要內容包括: d維資料的梯度和臨界點 最小二乘偏導數 矩陣代數回顧 線性最小二乘 線性和二次梯度 正規方程組 最小二乘問題的不正確解 最小二乘解的非唯一性 凸函式 如何判斷函式的
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——進一步討論線性分類器
本課件主要內容包括: 上次課程回顧:基於迴歸的分類方法 Hinge損失 Logistic損失 Logistic迴歸與SVMs “黑盒”分類器比較 最大餘量分類器 支援向量機 魯棒性與凸近似 非凸0-
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——線性分類器
本課件主要內容包括: 上次課程回顧:L1正則化 組合特徵選擇 線性模型與最小二乘 梯度下降與誤差函式 正則化 辨識重要郵件 基於迴歸的二元分類? 一維判決邊界 二維判決邊界 感知器演算法
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——多元分類
本課件主要內容: 上次課程回顧:隨機梯度 無限資料的隨機梯度 詞性標註POS POS特徵 多元線性分類 題外話:多標籤分類 多元SVMs 多元Logistic迴歸 題外話:Frobenius範數
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——MLE與MAP
本課件的主要內容包括: 上次課程回顧:多元線性分類器 決策邊界形狀 識別重要電子郵件 Sigmoid函式 最大似然估計MLE 最小化負對數似然NLL 樸素貝葉斯的MLE 有監督學習的MLE Logi
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——主元分析PCA
本課件主要內容包括: 上次課程回顧:MAP估計 人類 vs. 機器感知 隱因子模型 向量量化 向量量化 vs. PCA 主元分析PCA的應用 PCA目標函式 英文原文課件下載地址: h
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——進一步討論PCA
本課件的主要內容包括: 機器學習工程師需要精通的10種演算法 上次課程回顧:隱因子模型 上次課程回顧:主元分析 上次課程回顧:PCA幾何描述 題外話:資料凝聚 PCA計算:交替最小化 PCA計算:預測 PCA
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——稀疏矩陣分解
本課件主要內容包括: 上次課程回顧:基於正交/序貫基的PCA 人眼的顏色對立 顏色對立表示法 應用:人臉檢測 特徵臉 VQ vs. PCA vs. NMF 面部表示 非負最小二乘法 稀疏性與非負最小
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——推薦系統
本課件主要內容: 上次課程回顧:隱因子模型 魯棒PCA 隱因子模型的變化形式 Netflix獎 協同過濾問題 協同過濾的矩陣分解 基於內容的濾波 vs. 協同濾波 混合方法 SVD特徵的隨機梯度
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——深度學習
本課件的主要內容為: 有監督訓練路線圖 關於神經網路 線性-線性模型 非線性簡介 為什麼使用Sigmoid函式? 為什麼使用神經網路? 大腦中的深層結構 深度學習 ML與深度學習的歷史 ImageNet挑戰 人工神經網
【Mark Schmidt課件】機器學習中的最優化問題
本課件的4個目的: 監督學習的機器學習技術概述與動機。Give an overview and motivation for the machine learning techniqueof supervised learning. 概括了梯度法的收斂速
機器學習與資料探勘-K最近鄰(KNN)演算法的實現(java和python版)
KNN演算法基礎思想前面文章可以參考,這裡主要講解java和python的兩種簡單實現,也主要是理解簡單的思想。 python版本: 這裡實現一個手寫識別演算法,這裡只簡單識別0~9熟悉,在上篇文章中也展示了手寫識別的應用,可以參考:機器學習與資料探勘-logistic迴
【龍心塵】專注機器學習與資料探勘
龍心塵 『五道口計算機學院』畢業,有幾年機器學習/資料探勘工作經驗。某廠打雜,做過使用者畫像、智慧營銷策略、網路安全機器學習、NLP等專案。歡迎聯絡和交流。 EMAIL: [email protected] QQ: 3253950332 資料科學沙龍群: 169492443(不
【機器學習】加州理工學院公開課——機器學習與資料探勘 1.學習問題
一、概念形式化 輸入:x 輸出:y 目標函式:F:x → y 資料:(x1, y1), (x2, y2), …, (xN, yN) 假設函式:g:x → y 假設集:H={h}, G∈H (假設集有助於理解是否用這個演算法及用這個演
加州理工學院公開課:機器學習與資料探勘_誤差和噪聲(第四課)
這一課的主題是:誤差分析與噪聲處理。 該課時的主要內容如下: 1、Nonlinear Transformation(Continue)(非線性轉換(續)) 2、Error Measure (誤差度量)(重點) 3、Noisy Targets(噪聲指標)(重點) 4、Prea
資料預處理程式碼分享——機器學習與資料探勘
資料預處理分為6步: 第1步:匯入NumPy和Pandas庫。NumPy和Pandas是每次都要匯入的庫,其中Numpy包含了數學計算函式,Pnadas是一個用於匯入和管理資料集(Data Sets)的類庫。 第2步:匯入資料集。資料集一般都是.csv格式,csv