- 本篇与前面不同，主要内容不是算法，而是机器学习的另一部分内容——学习理论。主要包括偏差/方差（Bias/variance）、经验风险最小化（Empirical Risk Minization，ERM）、联合界（Union bound）、一致收敛（Uniform Convergence）。 Ng对学习理论的重要性很是强调，他说理... 本篇与前面不同，主要内容不是算法，而是机器学习的另一部分内容——学习理论。主要包括偏差/方差（Bias/variance）、经验风险最小化（Empirical Risk Minization，ERM）、联合界（Union bound）、一致收敛（Uniform Convergence）。 Ng对学习理论的重要性很是强调，他说理...
- 最近在看Ng的深度学习教程，看到 self-taught learning的时候，对一些概念感到很陌生。作为还清技术债的一个环节，用半个下午的时间简单搜了下几个名词，以后如果会用到的话再深入去看。 监督学习在前一篇博客中讨论过了，这里主要介绍下迁... 最近在看Ng的深度学习教程，看到 self-taught learning的时候，对一些概念感到很陌生。作为还清技术债的一个环节，用半个下午的时间简单搜了下几个名词，以后如果会用到的话再深入去看。 监督学习在前一篇博客中讨论过了，这里主要介绍下迁...
- 在学到相关性度量的时候，有一个系数用来度量相似性(距离)，这个系数叫做皮尔逊系数，其实在统计学的时候就已经学过了，只是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我觉得机器学习离不开统计学了。 皮尔逊相关系数——Pearson correlation coefficient，用于度量两个变量之间的相关性，其值介于-1与1之间，值越大则说明... 在学到相关性度量的时候，有一个系数用来度量相似性(距离)，这个系数叫做皮尔逊系数，其实在统计学的时候就已经学过了，只是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我觉得机器学习离不开统计学了。 皮尔逊相关系数——Pearson correlation coefficient，用于度量两个变量之间的相关性，其值介于-1与1之间，值越大则说明...
- % Program: inex_lsearch.m% Title: Inexact Line Search% Description: Implements Fletcher's inexact line search described in% Algorithm 4.6.% Theory: See Practical Op... % Program: inex_lsearch.m% Title: Inexact Line Search% Description: Implements Fletcher's inexact line search described in% Algorithm 4.6.% Theory: See Practical Op...
- Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，和生存分析，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。 Random Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行... Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，和生存分析，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。 Random Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行...
- 前言： 本来上一章的结尾提到，准备写写线性分类的问题，文章都已经写得差不多了，但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器，可能会使用Random Forest来做，下了几篇论文看了看，简单的random forest还比较容易弄懂，复杂一点的还会与boosting等算法结合（参见iccv... 前言： 本来上一章的结尾提到，准备写写线性分类的问题，文章都已经写得差不多了，但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器，可能会使用Random Forest来做，下了几篇论文看了看，简单的random forest还比较容易弄懂，复杂一点的还会与boosting等算法结合（参见iccv...
- 本文是看了知乎的这篇文章以后觉得作者写的很好，但是有些细节讲解得不够详细，回复里面大家也多有疑问，特加以补充： 为了对原作者表示尊重和感谢，先注明原作出处： 作者：John Wang 链接：https://www.zhihu.com/question/28927103/answer/78810153 作者原文和我的补充 =... 本文是看了知乎的这篇文章以后觉得作者写的很好，但是有些细节讲解得不够详细，回复里面大家也多有疑问，特加以补充： 为了对原作者表示尊重和感谢，先注明原作出处： 作者：John Wang 链接：https://www.zhihu.com/question/28927103/answer/78810153 作者原文和我的补充 =...
- 运行效果为： 出乎我意料的是，不仅仅保留了对比度，居然还增强了图像的对比度（去雾，不过只适用于比较均匀的雾），不过运行的速度堪忧，500*500的图像都需要 1s 多！ 经过 OpenMP 优化，执行时间减少了一半左右 该代码是源于 香港中文大学 计算机科学与工... 运行效果为： 出乎我意料的是，不仅仅保留了对比度，居然还增强了图像的对比度（去雾，不过只适用于比较均匀的雾），不过运行的速度堪忧，500*500的图像都需要 1s 多！ 经过 OpenMP 优化，执行时间减少了一半左右 该代码是源于 香港中文大学 计算机科学与工...
- L1、L2范式 假设需要求解的目标函数为： E(x) = f(x) + r(x) 其中f(x)为损失函数，用来评价模型训练损失，必须是任... L1、L2范式 假设需要求解的目标函数为： E(x) = f(x) + r(x) 其中f(x)为损失函数，用来评价模型训练损失，必须是任...
- 线性回归(Linear Regression) 从这篇文章开始，主要介绍机器学习的一些列基本算法，本文介绍线性回归问题，以及利用最小均方和梯度下降解决线性回归问题。 （以下内容是根据斯坦福大学ng教授的机器学习公开课总结的内容） 监督学习：即训练数据中既包含了输入数据又包含了对应于这个是输入数据的正确的输出结果。 回... 线性回归(Linear Regression) 从这篇文章开始，主要介绍机器学习的一些列基本算法，本文介绍线性回归问题，以及利用最小均方和梯度下降解决线性回归问题。 （以下内容是根据斯坦福大学ng教授的机器学习公开课总结的内容） 监督学习：即训练数据中既包含了输入数据又包含了对应于这个是输入数据的正确的输出结果。 回...
- 夹角余弦是用原始数据定义的. 如果改用与样本平均值的比较值, 就是所谓的相似系数rkl (有的文献中也称为相关系数). rkl构成的矩阵为相似矩阵，多用于Q型分析.式中求和对特征进行（列标处的圆点表示该平均值是在行... 夹角余弦是用原始数据定义的. 如果改用与样本平均值的比较值, 就是所谓的相似系数rkl (有的文献中也称为相关系数). rkl构成的矩阵为相似矩阵，多用于Q型分析.式中求和对特征进行（列标处的圆点表示该平均值是在行...
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- 之前看了流行学习的时候，感觉它很神奇，可以将一个4096维的人脸图像降到3维。然后又看到了可以用径向基网络来将这3维的图像重构到4096维。看到效果的时候，我和小伙伴们都惊呆了（呵呵，原谅我的孤陋寡闻）。见下图，第1和3行是原图像，维度是64x64=4096维，第2和第4行是将4096维的原图像用流行学习算法降... 之前看了流行学习的时候，感觉它很神奇，可以将一个4096维的人脸图像降到3维。然后又看到了可以用径向基网络来将这3维的图像重构到4096维。看到效果的时候，我和小伙伴们都惊呆了（呵呵，原谅我的孤陋寡闻）。见下图，第1和3行是原图像，维度是64x64=4096维，第2和第4行是将4096维的原图像用流行学习算法降...
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