CS229 Lecture 02

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最近忙成狗,各种意义上.第二章其实之前已经看过了但是已经完全忘记了,于是重新看了一遍当复习. 判别学习算法:直接学习$p(y|x)$,或学习一个假设$h_{\theta}(x)$输出结果生成学习算法:对$p(x|y)$进行建模(feature, class label),然后根据$p(y|x)=\frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}$和$p(x)=p(x|y=1)p(y=1)+p(x|y=0)p(y=0)$计算结果. 高斯判别分析假设p(x|y)服从多元高斯分布$z~N(\mu,\S…

CS229 笔记02

CS229 笔记02 公式推导 $ {\text {For simplicity, Let }} A, B, C \in {\Bbb {R}}^{n \times n}. $ $ {\bf {\text {Fact.1: }}} \text{If } a \in {\Bbb R}, {\rm tr}a=a $ $ {\bf {\text {Fact.2: }}} {\rm{tr}}A={\rm{tr}}A^{\rm T} $ \[ \begin{eqnarray*} {\rm {tr}}…

ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning?

在Github上也po了这个系列学习笔记(MachineLearningCourseNote),觉得写的不错的小伙伴欢迎来给项目点个赞哦~~ ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning? Why we need to learn ML Many people think: Wow!!! AI is so powerful right now! You see AlphaGO? AI is going to replace human…

CS229 Lecture 01

CS229 Lecture notes 01 机器学习课程主要分为4部分:监督学习:学习理论:无监督学习:增强学习. $x^{(i)}$表示特征,$y^{(i)}$表示目标,$i=1...m$.m是训练数据的数量.n表示特征的数量. 回归问题:预测连续变量的值. 线性回归: 确定假设$h_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}$.我们可以增加一个变量$x_{0}=1$,则该假设可以改写为$h(x)=\sum_{i=0}^{x}…

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning?

引言: 最近开始学习"机器学习",早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名,一直没有时间看他的系列课程.今天听了一课,感觉非常棒,通俗易懂,而又能够抓住重点,中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象. 视频链接(bilibili):李宏毅机器学习(2017) 另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上:李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes) 所以,接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的困惑,如果有能够帮我解答的朋友也请多多指教. 李老师这一集仅用1分19秒时间,通过…

[Stats385] Lecture 01-02, warm up with some questions

Theories of Deep Learning 借该课程,进入战略要地的局部战斗中,采用红色字体表示值得深究的概念,以及想起的一些需要注意的地方. Lecture 01 Lecture01: Deep Learning Challenge. Is There Theory? (Donoho/Monajemi/Papyan) Video link 纯粹的简介,意义不大. Lecture 02 Video: Stats385 - Theories of Deep Learning - David…

K-Means 聚类算法

K-Means 概念定义: K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法. 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念: 聚类(Clustering):K-Means 是一种聚类分析(Cluster Analysis)方法.聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大. 划分(Partitioning):聚类可以基于划分,也可以基于分层.划分即将对象划分成不同的簇,而分层是将对象分等级. 排他(Exclu…