主讲人 常象宇 大家好,我是likrain,本来我和网神说的是我可以作为机动,大家不想讲哪里我可以试试,结果大家不想讲第一章.估计都是大神觉得第一章比较简单,所以就由我来吧.我的背景是统计与数学,稍懂些计算机,大家以后有问题可以讨论. 今天我们来讲一下PRML第一章,这一章的内容是基于一些简单的例子对于机器学习中的基本概念给与介绍.这是为后续章节的介绍给一个铺垫.我今天讲的内容包括以下几个部分: 把书上的知识点做了个总结大概.首先我们来看一下,我个人理解的机器学习的定义:机器学习的分类有很多种,…

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:10:56 今天的主要内容有k-means.混合高斯模型. EM算法.对于k-means大家都不会陌生,非常经典的一个聚类算法,已经50多年了,关于clustering推荐一篇不错的survey: Data clustering: 50 years beyond K-means.k-means表达的思想非常经典,就是对于复杂问题分解成两步不停的迭代进行逼近,并且每一步相对于前一步…

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:11:56 开始吧,先不要发言了,先讲PRML第二章Probability Distributions.今天的内容比较多,还是边思考边打字,会比较慢,大家不要着急,上午讲不完下午会接着讲. 顾名思义,PRML第二章Probability Distributions的主要内容有:伯努利分布. 二项式 –beta共轭分布.多项式分布 -狄利克雷共轭分布 .高斯分布 .频率派和贝叶斯派…

规则化和模型选择(Regularization and model selection) 转:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html 1 问题      模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,可以使用线性回归,也可以用多项式回归.那么使用哪种模型好呢(能够在偏差和方差之间达到平衡最优)? 还有一类参数选择问题:如果我们想使用带权值的回归模型,那么怎么选择权重w公式里的参数…

机器学习的定义 计算机程序从经验E中学习,解决某一任务T.进行某一性能度量P,通过P测定在T上的表现因E而提高. 简而言之:程序通过多次执行之后获得学习经验,利用这些经验可以使得程序的输出结果更为理想,就是机器学习. 主要的两类机器学习算法 监督学习和无监督学习 监督学习 定义:对于数据集中的每个样本,我们想要算法预测得出正确的答案.例如预测房子的价格.肿瘤良性或者恶性 回归问题:预测连续值的输出(房子的价格) 分类问题:预测离散值的输出(肿瘤的性质良或恶) 无监督学习 定义:给定的数据集,找可…

1.变量的声明和初始化 必须使用关键字 var,后跟变量名,后面还可以跟一个赋值表达式. var name; var age = 5; var str = 'hello'; var flg = false; 2. javascript 中的算术运算和数学库函数 +(加) - (减) *(乘) / (除) %(取余) 可以使用的数学库:  3. 判断结构 1) if else 2) switch 没有特别之处 4.循环结构 1)while 2) for 5. 函数 1)有返回值的 2)无返回值的…

第一章 了解TCP/IP协议族 1.1 TCP/IP协议族体系结构以及主要协议 IP和TCP协议对编写程序具有最直接的影响,后面的章节会详细的讲到. TCP/IP的体系结构有应用层,传输层,网络层,数据链路层(四层基本模型) 从主要拥有的协议来看: 在数据链路层中有RAP(Address Resolve Protocol,地址解析协议)和RARP(Reverse Address Resolve Protocol,逆地址解析协议) 在网络层有IP(Internet Protocol,因特网协议)…

第一章JavaScript的编程环境和模型 1.2JavaScript编程实践 1.2.1 声明和初始化变量 JavaScript中的变量默认为全局变量,如果初始化未被声明的变量,该变量就成了一个全局变量. javascript中使用关键字var声明初始化变量.  var 变量名:   var 变量名=初始化值: 例如: var name; var number=10; var text="Hellow World"; var bool=false; 1.2.2 Javascript中…

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:59:22  大家好,今天一起交流下PRML第7章.第六章核函数里提到,有一类机器学习算法,不是对参数做点估计或求其分布,而是保留训练样本,在预测阶段,计算待预测样本跟训练样本的相似性来做预测,例如KNN方法. 将线性模型转换成对偶形式,就可以利用核函数来计算相似性,同时避免了直接做高维度的向量内积运算.本章是稀疏向量机,同样基于核函数,用训练样本直接对新样本做预测,而且只使用了少量训练样本,所以具有稀疏性,叫sp…

主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 18:58:12  大家好,我负责给大家讲讲 PRML的第3讲 linear regression的内容,请大家多多指教,群主让我们每个主讲人介绍下自己,赫赫,我也说两句,我是 applied mathematics + computer science的,有问题大家可以直接指出,互相学习.大家有兴趣的话可以看看我的博客: http://t.qq.com/keepuphero/mine,当然我给大家推荐一个好朋友的,他对…