CS229 斯坦福大学机器学习复习材料(数学基础) - 线性代数 线性代数回顾与参考 1 基本概念和符号 1.1 基本符号 2 矩阵乘法 2.1 向量-向量乘法 2.2 矩阵-向量乘法 2.3 矩阵-矩阵乘法 3 操作及其性质 3.1 单位矩阵和对角矩阵 3.2 转置 3.3 对称矩阵 3.4 矩阵的迹 3.5 范数 3.6 线性相关性和秩 3.7 方阵的逆 3.8 正交矩阵 3.9 矩阵的值域和零空间 3.10 行列式 3.11 二次型和半正定矩阵 3.12 特征值和特征向量 3.13 对称矩…

转自 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51629242 斯坦福大学CS224d基础1:线性代数知识 作者:Zico Kolter (补充: Chuong Do) 时间:2016年6月 翻译:@MOLLY(mollyecla@gmail.com) @OWEN(owenj1989@126.com) 校正:@寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) @龙心尘(johnnygong.ml@gmail.com)  出处:…

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression…

斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型.一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量.从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高. ------------------------------ 高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种. (1)单高斯模型: 为简单起见,阈值t的选取一般靠经验值…

在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有…

今天学习Andrew NG老师<机器学习>之6 - 6 - Advanced Optimization,做笔记如下: 用fminunc函数求代价函数最小值,分两步: 1.自定义代价函数 function [jVal,gradient] = costFunction(theta)jVal = (theta(1)-5)^2 + (theta(2)-5)^2;gradient = zeros(2,1);gradient(1) = 2*(theta(1)-5);gradient(2) = 2*(the…

本文是斯坦福大学CS 229机器学习课程的基础材料,原始文件下载 原文作者:Zico Kolter,修改:Chuong Do, Tengyu Ma 翻译:黄海广 备注:请关注github的更新,线性代数和概率论已经更新完毕. CS229 机器学习课程复习材料-线性代数 目录 CS229 机器学习课程复习材料-线性代数 线性代数复习和参考 1. 基础概念和符号 1.1 基本符号 2.矩阵乘法 2.1 向量-向量乘法 2.2 矩阵-向量乘法 2.3 矩阵-矩阵乘法 3 运算和属性 3.1 单位矩阵和…

本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料,原始文件下载 原文作者:Arian Maleki , Tom Do 翻译:石振宇 审核和修改制作:黄海广 备注:请关注github的更新. CS229 机器学习课程复习材料-概率论 目录 CS229 机器学习课程复习材料-概率论 概率论复习和参考 1. 概率的基本要素 1.1 条件概率和独立性 2. 随机变量 2.1 累积分布函数 2.2 概率质量函数 2.3 概率密度函数 2.4 期望 2.5 方差 2.6 一些常见的随机变量 3. 两个随机变…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/Dinosoft/article/details/34960693 前言 说到机器学习,非常多人推荐的学习资料就是斯坦福Andrew Ng的cs229.有相关的视频和讲义.只是好的资料 != 好入门的资料,Andrew Ng在coursera有另外一个机器学习课程,更适合入门. 课程有video,review questions和programing exercises,视频尽管没有中文字幕,只是看演示的…

近日,在网易公开课视频网站上看完了<机器学习>课程视频,现做个学后感,也叫观后感吧. 学习时间 从2013年7月26日星期五开始,在网易公开课视频网站上,观看由斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的计算机系课程(编号CS229)<机器学习>(网址http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html)(注:最早是在新浪公开课上发现的这门课,看了前几集没有字幕的视频.后来经由技术群网友的指引才找到网易,看到了全部翻译完的视频)…