第四部分: 1.生成学习法 generate learning algorithm 2.高斯判别分析 Gaussian Discriminant Analysis 3.朴素贝叶斯 Navie Bayes 4.拉普拉斯平滑 Navie Bayes 一.生成学习法generate learning algorithm: 二类分类问题,不管是感知器算法还是逻辑斯蒂回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例只要判断在直线的哪一侧即可:这种直接对问题求解的方法可以成为判别学…

第三部分: 1.指数分布族 2.高斯分布--->>>最小二乘法 3.泊松分布--->>>线性回归 4.Softmax回归 指数分布族: 结合Ng的课程,在看这篇博文:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44663091 泊松分布: 这里是一个扩展,看不看都可以:http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.html Softmax回归:…

第八部分内容:  1.正则化Regularization 2.在线学习(Online Learning) 3.ML 经验 1.正则化Regularization 1.1通俗解释 引用知乎作者:刑无刀 解释之前,先说明这样做的目的:如果一个模型我们只打算对现有数据用一次就不再用了,那么正则化没必要了,因为我们没打算在将来他还有用,正则化的目的是为了让模型的生命更长久,把它扔到现实的数据海洋中活得好,活得久. 俗气的解释1: 让模型参数不要在优化的方向上纵欲过度.<红楼梦>里,贾瑞喜欢王熙凤得了相…

1.朴素贝叶斯的多项式事件模型: 趁热打铁,直接看图理解模型的意思:具体求解可见下面大神给的例子,我这个是流程图. 在上篇笔记中,那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型(Multivariate Bernoulli Event Model,以下简称 NB-MBEM).该模型有多种扩展,一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化,即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分布:还有一种在上一篇笔记中也已经提到,即将连续变量值离散化.本文将要介绍一种与多元伯努利事件模型有较大区别的NB模型…

本章节内容: 1.学习的种类及举例 2.线性回归,拟合一次函数 3.线性回归的方法: A.梯度下降法--->>>批量梯度下降.随机梯度下降 B.局部线性回归 C.用概率证明损失函数(极大似然函数) 监督学习:有实际的输入和输出,给出标准答案做参照.比如:回归的运算,下面有例子. 非监督学习:内有标准答案,靠自己去计算.比如:聚类. 梯度下降法: 注释:以下直接复制Stanford课程的一位同学评论:super萝卜 [网易北京市海淀区网友]. m代表训练样本的数量,number of tr…

第十部分: 1.PCA降维 2.LDA 注释:一直看理论感觉坚持不了,现在进行<机器学习实战>的边写代码边看理论…

第九部分: 1.高斯混合模型 2.EM算法的认知 1.高斯混合模型 之前博文已经说明:http://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/7009038.html 2.EM算法的认知 2.1理论知识之前已经说明:http://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/7010258.html 2.2公式的推导 2.2.1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念.设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数.当x是向量时,如果其hessian…

第六部分内容: 1.偏差/方差(Bias/variance) 2.经验风险最小化(Empirical Risk Minization,ERM) 3.联合界(Union bound) 4.一致收敛(Uniform Convergence) 第七部分内容: 1. VC 维 2.模型选择(Model Selection) 2017.11.3注释:这两个部分都是讲述理论过程的,第一方面太难了,第二方面现在只想快速理解Ng的20节课程.所以这部分以后回头再看!  2017.11.4注释:这理论还是得掌握,…

本章内容: 1.逻辑分类与回归 sigmoid函数概率证明---->>>回归 2.感知机的学习策略 3.牛顿法优化 4.Hessian矩阵 牛顿法优化求解: 这个我就不记录了,看到一个非常完美的说明+演示+实际操作:http://www.matongxue.com/madocs/205.html#/madoc Hessian矩阵: 先看其定义: 就是对参数求各个方向的偏导数,我们以以下的2个特征值为例子也就是2X2矩阵,里面的参数是二阶偏导数,那就可以表示图形或者图像的凹凸性或者拐点之类…

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce…