1.为了描述SVM,需要从logistic回归开始进行学习,通过改变一些小的动作来进行支持向量机操作.在logistic回归中我们熟悉了这个假设函数以及右边的sigmoid函数,下式中z表示θ的转置乘以x, (1)如果我们有一个样本,其中y=1,这样的一个样本来自训练集或者测试集或者交叉验证集,我们希望h(x)能尽可能的接近1.因此我们想要正确的将样本进行分类,如果h(x)趋近于1,就意味着远大于0,即. (2)相应的如果y=0,我们想hθ(x)=0,那么远远小于0,即 (3)logistic…

目标一:数据压缩 除了聚类,还有第二种类型的无监督学习问题称为降维.有几个不同的的原因使你可能想要做降维.一是数据压缩,数据压缩不仅允许我们压缩数据,因而使用较少的计算机内存或磁盘空间,而且它也让我们加快我们的学习算法. 我们收集的数据集,有许多,许多特征,我绘制两个在这里. 假设我们未知两个的特征:…

吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程:课程主页 由于博客编辑器有些不顺手,所有的课程笔记将全部以手写照片形式上传.有机会将在之后上传课程中各个ML算法实现的Octave版本. Linear Regression with One Variable Linear Algebra Review Linear Regression with Multiple Variables Octave/Matlab Tutorial…

一.K均值算法的优化目标 K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,因此 K-均值的代价函数(又称畸变函数 Distortion function)为: 其中…

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 12.3 大间距分类背后的数学原理- Mathematics Behind Large Margin classification 向量内积 假设有两个向量\(u=\begin{bmatrix}u_1\\u_2\\ \end{bmatrix}\),向量\(v=\begin{bmatrix}v_1\\v_2\\ \end{bmatrix}\),其中向量的内积…

在之前的基于内容的推荐系统中,对于每一部电影,我们都掌握了可用的特征,使用这些特征训练出了每一个用户的参数.相反地,如果我们拥有用户的参数,我们可以学习得出电影的特征. 但是如果我们既没有用户的参数,也没有电影的特征,这两种方法都不可行了.协同过滤算法可以同时学习这两者. 我们的优化目标便改为同时针对…

13.聚类 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 13.1无监督学习简介 从监督学习到无监督学习 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数: 与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的: 在这里我们有一系列点,却没有标签.因此,我们的训练集可以写成只有x(1),x(2),x(3)...一直到x(m),而没有任何标签y.因…

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本篇我们讨论如何运行或者运用SVM. 在高斯核函数之外我们还有其他一些选择,如:多项式核函数(Polynomial Kernel)字符串核函数(String kernel)卡方核函数( chi-square kernel)直方图交集核函数(histogram intersection kernel)等等... 这些核函数的目标也都是根据训练集和地标之间的距离来构建新特征,这些核函数需要满足Mercer's 定理,才能被支持向量机的优化软件正确处理. 多类分类问题 假设我们利用之前介绍的一对多方法…

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 12.2 大间距的直观理解- Large Margin Intuition 人们有时将支持向量机看作是大间距分类器.在这一部分,我将介绍其中的含义,这有助于我们直观理解 SVM 模型的假设是什么样的.以下图片展示的是SVM的代价函数: 最小化SVM代价函数的必要条件 如果你有一个正样本,y=1,则只有在z>=1时代价函数\(cost_1(z)\)才等于0.…