Week1: Machine Learning: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. Supervised Learning:We alr…

Week 1: Machine Learning: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. Supervised Learning:We al…

主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常大时,括号括起来的部分就接近于0,所以就变成了: 非常有意思的是,在最小化 1/2*∑θj^2的时候,最小间距也达到最大.原因如下: 所以: 即:如果我们要最小化1/2*∑θj^2,就要使得||θ||尽量小,而当||θ||最小时,又因为,所以p(i)最大,即间距最大. 注意:C可以看成是正则项系数λ…

[1] ML Introduction a. supervised learning & unsupervised learning 监督学习:从给定的训练数据集中学习出一个函数(模型参数),当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果.监督学习的训练集要求包括输入输出,也可以说是特征和目标.训练集中的目标是由人标注的.常用于:训练神经网络.决策树.回归分析.统计分类 无监督学习:输入数据没有被标记,也没有确定的结果.样本数据类别未知,需要根据样本间的相似性对样本集进行分类,试图使类内差距最小化,…

学习曲线就是一种很好的工具,我经常使用学习曲线来判断某一个学习算法是否处于偏差.方差问题.学习曲线是学习算法的一个很好的合理检验(sanity check).学习曲线是将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量(…

主要内容: 一.Batch gradient descent 二.Stochastic gradient descent 三.Mini-batch gradient descent 四.Online learning 五.Map-reduce and data parallelism 一.Batch gradient descent batch gradient descent即在损失函数对θ求偏导时,用上了所有的训练集数据(假设有m个数据,且m不太大).这种梯度下降方法也是我们之前一直使用的.…

一.随机梯度下降算法 之前了解的梯度下降是指批量梯度下降:如果我们一定需要一个大规模的训练集,我们可以尝试使用随机梯度下降法(SGD)来代替批量梯度下降法. 在随机梯度下降法中,我们定义代价函数为一个单一训练实例的代价: 随机梯度下降算法为:首先对训练集随机“洗牌”,然后: 下面是随机梯度下降算法的过程以及和批量梯度下降算法的异同: 随机梯度下降算法是先只对第1个训练样本计算一小步的梯度下降,即这个过程包括调参过程,然后转向第2个训练样本,对第2个训练样本计算一小步的梯度下降,这个过程也包括调参…

一.开发与评价一个异常检测系统 异常检测算法是一个非监督学习算法,意味着我们无法根据结果变量…

如果你准备研究机器学习的东西,或者构造机器学习应用程序,最好的实践方法不是建立一个非常复杂的系统,拥有多么复杂的变量:而是构建一个简单的算法,这样你可以很快地实现它. 构建一个学习算法的推荐方法为:1. 从一个简单的能快速实现的算法开始,实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法2. 绘制学习曲线,决定是增加更多数据,或者添加更多特征,还是其他选择3. 进行误差分析:人工检查交叉验证集中我们算法中产生预测误差的实例,看看这些实例是否有某种系统化的趋势. 类偏斜情况表现为我们的训练集中有非常多的同一…

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.5 SVM参数细节 标记点选取 标记点(landmark)如图所示为\(l^{(1)},l^{(2)},l^{(3)}\),设核函数为 高斯函数 ,其中设预测函数y=1 if \(\theta_0+\theta_{1}f_1+\theta_{2}f_2+\theta_{3}f_3\ge0\) 在实际中需要用 很多标记点 ,那么如何选取 标记点(lan…