目前我们主要介绍了建模 p(y|x;θ) 的学习算法，即关于给定 x 后 y 的条件分布。例如，Logistic 回归把 p(y|x;θ) 建模为 hθ(x)=g(θθx)，其中 g 是 sigmoid 函...
Abhishek Thakur 的数据科学家，在他的 Linkedin 发表了一篇文章Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem，介绍他建立的一个自动的机器学习框架，...
背景：互联网大佬阿里巴巴从云端切入大数据、BI 市场，腾讯、网易也在不断布局、整合、推进云端数据的产品。最近，天善智能拜访了阿里巴巴、网易等知名互联网...
线性不可分的线性支持向量机的学习问题为如下的凸二次规划问题（原始问题）：这是个凸二次规划问题，所以关于 {w,b,ξ} 的解释存在的。可以证明 w 的解是唯一...
第一次看 Andrew Ng 的支持向量机讲义时，没看懂核概念，后来想可能是因为讲义从映射函数 Φ(x) 到核函数 K(x,z) 跳得太快了吧。在讲线性回归时，使...
在逻辑斯特回归中：当 hθ(x) ≥ 0.5 即 θTx ≥ 0 时，输出为 1， θTx 越大，hθ(x)=p(y=1|x;w,b) 越大。在支持向量机中，我们换下符号，不...
下面三张图的模型分别是：y=θ0+θ1x，y=θ0+θ1x+θ2x2，y=θ0+θ1x+…θ5x5。第一幅图和第三幅图都有很大的泛化误差，但它们的问题是不一样的。第一幅图的问题是欠拟...
如果针对某个学习问题，从众多模型中选择一个模型，能够在偏差和方差中做一个平衡，怎么样才能自动选择呢？例如，使用多项式回归模型 h(x)=g(θ0+θ1x+θ2x2+......
机器学习算法与Python微信公众号关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第二【Python】：排名第三【算法】：排名第四我...
在聚类问题中，给定训练集 {x(1),...,x(m)}，要把数据分成内聚的“簇”。这里 x(i)∈R，没有 y(i)。所以，这是一个无监督学习问题。k-均值聚类算法如下：1、随机...
本文介绍密度估计的 EM(Expectation-Maximization，期望最大)。假设有 {x(1),...,x(m)}，因为是无监督学习算法，所以没有 y(i)。我们通过指定联合分布 p(x(i)...
EM 算法所面对的问题跟之前的不一样，要复杂一些。EM 算法所用的概率模型，既含有观测变量，又含有隐变量。如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，...
前言：前馈神经网络的输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。当处理序列数据时，前馈神经网络就无能力为了。因为序列数据是变长的。为了使得前馈神经网...
Github 用户 saikatbsk 最近做了一个项目，使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完，取得了非常不错的效果。他表示不久后会将具体方法公布出来。计算机视觉，...
如果你曾经找过公寓，你就会明白这个过程可能是多么令人沮丧。它不仅耗费时间，而且即使当你发现一个自己喜欢的公寓，你怎么知道它就是合适的公寓？你可能在...
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郭昱良
