CH4 带有约束条件的最小二乘法 重点提炼 提出带有约束条件的最小二乘学习法的缘故:   左图中可见:一般的最小二乘学习法有个缺点----对于包含噪声的学习过程经常会过拟合 右图:有了空间约束之后,学习到的曲线能避免过拟合,得到想要的学习结果(x-y关系). 带有约束条件的最小二乘学习法具体方法 1.部分空间约束的最小二乘学习法 ① 公式 在上面普通最小二乘学习法公式基础上添加一个约束条件:  ② 对线性模型进行带有约束条件的最小二乘学习,得到参数theta   ③ 优点:只用了参数空间的一部分…

CH1 什么是机器学习 重点提炼 机器学习的种类: 常分为:监督学习.无监督学习.强化学习等 监督学习是学生从老师那获得知识,老师提供对错指示 无监督学习是在没有老师的情况下,学生自习 强化学习是在没有老师指示情况下,学生对预测的结果自我评估,学生为了获得老师的最高嘉奖而不断学习 监督学习应用:手写文字识别.声音处理.图像处理.垃圾邮件分类与拦截.网页检索.基因诊断.股票预测......(回归.分类.排序) 无监督学习应用:人造卫星故障诊断.视频分析.社交网站解析.声音信号解析.....(聚类.…

CH5 稀疏学习 重点提炼 提出稀疏学习的缘故: 虽然带有约束条件的最小二乘学习法结合交叉验证法,在实际应用中是非常有效的回归方法,但是,当参数特别多时,计算参数以及预测值需要大量时间.此时,我们要解决这个问题. 稀疏学习思路: 把大部分参数都设置为0,这样就能快速计算参数以及预测值. L1约束的最小二乘学习法: 公式 求解得到参数theta 代码实现的流程图 通过稀疏学习进行特征选择 1.“一个特征一个特征地依次减少的向后删除法”以及“一个一个特征地依次增加的向前选择法”提出的原因:在d各特征…

CH3 最小二乘学习法 重点提炼 提出最小二乘学习法的缘故: 最小二乘学习法公式 对不同模型进行最小二乘法学习,得到最小二乘公式中的参数theta: 1.线性模型   代入3.1公式,对参数求偏导,偏导=0时误差J有极值,此时   ① 延伸1:线性模型中的基函数可以是三角多项式 ② 延伸2:加权最小二乘学习法 2.核模型 计算参数的方法与线性模型一样,只是把线性模型中的基函数置换成:  如果基函数是n*b的矩阵,且这两个值非常大时的处理方式----随机梯度法 1.n或b很大导致的问题:内存不足…

CH2 学习模型 重点提炼 学习模型作用: 使特定函数与数据集相近似 学习模型类型: 1.线性模型 (1)最简单的线性模型,缺点:只能表现线性的输入输出函数,不能很好地解决实际问题 (2)基于参数的线性模型,优势:适合实际应用 ① 第一种基函数可以是 ② 第二种基函数可以是 一维的输入x还可以扩展为d维的向量,会使用一维的基函数来构造多维基函数的乘法模型以及加法模型 乘法模型:参数太多会带来维数灾难,但模型表现力较好 加法模型:参数个数是计算机正常计算的范围内,但是只考虑了一维基函数相加的情况,…

一,什么是机器学习 第一个机器学习的定义来自于 Arthur Samuel.他定义机器学习为,在进行特定编程的情况下,给予计算机学习能力的领域.Samuel 的定义可以回溯到 50 年代,他编写了一个西洋棋程序.这程序神奇之处在于,编程者自己并不是个下棋高手.但因为他太菜了,于是就通过编程,让西洋棋程序自己跟自己下了上万盘棋.通过观察哪种布局(棋盘位置)会赢,哪种布局会输,久而久之,这西洋棋程序明白了什么是好的布局,什么样是坏的布局.程序通过学习后,玩西洋棋的水平超过了 Samuel.这绝对是令…

import numpy as np from sklearn.datasets import load_breast_cancer import sklearn.linear_model from numpy.linalg import inv # numpy.linalg 是处理线性代数的包,inv为矩阵求逆 #sigmoid函数 def sigmoid(x): # Sigmoid function return 1.0/(1 + np.exp(-x)) # 梯度函数 def gradien…

一.此书到底何方神圣? 本书是广受赞誉C#图解教程的最新版本.作者在本书中创造了一种全新的可视化叙述方式,以图文并茂的形式.朴实简洁的文字,并辅之以大量表格和代码示例,全面.直观地阐述了C#语言的各种特性.新版本除了精心修订旧版内容外,还全面涵盖了C# 5.0的新增特性,比如异步编程.调用者信息.case表达式.带参数的泛型构造函数.支持null类型运算等.通过本书,读者能够快速.深入地理解C#,为自己的编程生涯打下良好的基础. 本书是C#入门的经典好书,适合对C#感兴趣的所有读者.Daniel…

本篇已收录至<C#图解教程>读书笔记目录贴,点击访问该目录可获取更多内容. 一.在.NET之前的编程世界 C#语言是在微软公司的.NET框架上开发程序而设计的,首先作者给大家纠正了一下C#的正确发音:See Sharp(而不是很多人说的什么C井之类的,每次听到C井我都只能呵呵一笑). 1.1 20世纪90年代末的Windows编程 这时大多数程序员使用VB.C或C++,一些C/C++程序员使用纯Win32API,但纯Win32API不是面向对象的,而且使用它的工作量很大,比MFC还大.大多数程…

本篇已收录至<C#图解教程>读书笔记目录贴,点击访问该目录可获取更多内容. 一.类型初窥:掀起你的盖头来 (1)C程序是一组函数和数据类型,C++程序是一组函数和类,而C#程序是一组类型声明: (2)类型是一种模板:模板本身不是数据结构,但它详细说明了由该模板构造的对象的特征: (3)C#提供了16种预定义类型:13种简单类型(数值类型:int,float,double,decimal等:非数值类型:bool,char),3种非简单类型(object,string,dynamic): 所有的预…

本篇已收录至<C#图解教程>读书笔记目录贴,点击访问该目录可获取更多内容. 一.方法那些事儿 (1)方法的结构:方法头—指定方法的特征,方法体—可执行代码的语句序列: (2)方法的调用:参数.值参数.引用参数.输出参数.参数数组: ①参数: 形参—本地变量,声明在参数列表中:形参的值在代码开始之前被初始化: 实参—实参的值用于初始化形参: ②值参数: 为形参在栈上分配内存,将实参的值复制到形参: ③引用参数: 不为形参在栈上分配内存,形参的参数名作为实参变量的别名指向同一位置,必须使用ref关…

本篇已收录至<C#图解教程>读书笔记目录贴,点击访问该目录可获取更多内容. 一.万物之宗:Object (1)除了特殊的Object类,其他所有类都是派生类,即使他们没有显示基类定义. (2)一个派生类只能有一个基类,叫做单继承. 二.基类那点事儿 (1)如何在派生类中访问基类成员?使用base关键字,如base.Field1: (2)如何屏蔽基类中某个方法或成员?在派生类定义的成员定义前使用new关键字: (3)如何使用基类的引用?这里可以借鉴里氏替换法则,创建指向派生类的基类对象. 三.小…

本篇已收录至<C#图解教程>读书笔记目录贴,点击访问该目录可获取更多内容. 一.委托初窥:一个拥有方法的对象 (1)本质:持有一个或多个方法的对象:委托和典型的对象不同,执行委托实际上是执行它所“持有”的方法.如果从C++的角度来理解委托,可以将其理解为一个类型安全的.面向对象的函数指针. (2)如何使用委托? ①声明委托类型(delegate关键字) ②使用该委托类型声明一个委托变量 ③为委托类型增加方法 ④调用委托执行方法 (3)委托的恒定性: 组合委托.为委托+=增加方法以及为委托-=移…

本篇已收录至<C#图解教程>读书笔记目录贴,点击访问该目录可获取更多内容. 一.接口那点事儿 (1)什么是接口? 一组函数成员而未实现的引用类型.只有类和结构能实现接口. (2)从IComparable接口看接口实例: 假设有如下一段代码,它使用Array类的一个静态方法Sort对一个未排序的int类型数组进行排序,并输出排序后的结果. using System; class Program { static void Main() { , , , , }; // Create an arra…

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

<图解tcp/ip>读书笔记(二) 本周主要阅读的是本书的第三章--数据链路. 当然了,从某些角度讲,我认为这一章就是计算机网络的最基本的内容之一.整章讲述了数据链路层的作用和相关技术,主要描述了以太网.无线通信.ppp.公共网络以及其他的一些数据链路一些细节性的技术. 由于之前已经学习过相关计算机网络的课程,因此,就不再详细的记录整个阅读内容了,很多让我突破以前思维定式的一些知识,我挑一些列在下面. 其实这些知识花几分钟.几个小时,就可以得到,或者查阅互联网会得到比这本书更新的技术,但是,有…

读书笔记——<图解TCP/IP>(1/4) 经典摘抄 第一章 网络基础知识 1.独立模式:计算机未连接到网络,各自独立使用的方式. 2.广域网 WAN 局域网 LAN 城域网 MAN 3.计算机发展的7个阶段 批处理系统:实现将用户程序和数据装入卡带或磁带,并由计算机按照一定的顺序读取,使用户所要执行的这些程序和数据能够一并批量得到处理的方式.批处理时代的计算机主要用于大规模计算或处理. 分时系统:重要特性——独占性.BASIC是关注分时系统的初学者们必学的一门开发语言. 计算机之间的通信:计…

图解TCP/IP读书笔记(二) 第二章.TCP/IP基础知识 一.TCP/IP出现的背景及其历史 年份 事件 20世纪60年代后半叶 应DoD(美国国防部)要求,美国开始进行通信技术相关的研发 1969年 ARPANET(阿帕网)诞生.开发分组交换技术 1972年 ARPANET取得初步成功,拓展到50个节点 1975年 TCP/IP诞生 1982年 TCP/IP规范出炉.UNIX是最早开始实现TCP/IP协议的操作系统 1983年 ARPANET决定正式启动TCP/IP为通信协议 1989年左…

图解TCP/IP读书笔记(一) 第一章 网络基础知识 本学期的信安概论课程中有大量的网络知识,其中TCP/IP占了相当大的比重,让我对上学期没有好好学习计算机网络这门课程深感后悔.在老师的推荐下开始阅读这本<图解TCP/IP>,里面大量的图例和深刻形象的讲解非常适合相关知识的入门. 一.读书有感 1.需求是科学发展第一动力 阅读了1.1计算机网络出现的背景和1.2计算机与网络发展的7个阶段之后最直观的感觉就是上面的标题所述.从最初的体积庞大.操作困难.与其他机器没有任何联系(独立模式),到如今…

以前对HTTP协议一知半解,一直不清楚前端需要对于HTTP了解到什么程度,知道接触的东西多了,对于性能优化.服务端的配合和学习中也渐渐了解到了HTTP基础的重要性,看了一些大神对HTTP书籍的推荐,也就找了这本<图解HTTP>来学习一些基础,对于这本书来说,每页都有一些很生动的配图,阅读起来不会像理论书籍那么的枯燥,配图都画的很有意思,值得一看,下面是我的一些读书笔记,也不算是笔记吧,只是摘出了我觉得的重点. 第一章 了解web及网络基础     HTTP的基础知识 超文本传输协议     h…

<图解 HTTP>一书是日本学者上野宣所著,2014 年由于均良先生翻译并在国内出版.因为作者使用十分生动的语言和浅显易懂的案例将 HTTP 协议讲解得深入浅出,所以深受开发者喜爱.现在在网上随手一搜都可以找到很多的电子书或者读书笔记,可见该书的畅销程度. 我本人由于之前在使用 Nodejs 开发后端项目的时候有过一些障碍(比如 302.301 重定向,401 认证失败.预检请求等等),所以想要找个时间系统的学习一下 HTTP 协议,也作为之后阅读 Nodejs 框架的前瞻:所以 <图解…

书名:Docker+Kubernetes应用开发与快速上云 作者:李文强 出版社:机械工业出版社 出版时间:2020-01 ISBN:9787111643012 [山外笔记-云原生]<Docker_Kubernetes应用开发与快速上云>读书笔记01.pdf 一.山外笔记-前言 1.云原生下的DevOps的解决方案:以Docker为代表的容器技术作为基础保障.以Kubernetes(简称k8s)为代表的容器编排技术作为支撑的解决方案. 2.云原生的实现:以Docker为代表的容器技术+以K8s…

       我先讲三句话:        一."万物互联的时代到了."我们生活在这样一个互联网急速发展的时代,也许很快就会发现,你能接触到的一切都可以连接到互联网了,电脑.手机这些都早已经过时了,现在冰箱可以联网,微波炉可以联网,台灯可以联网--这是一个趋势.        二.我们有没有考虑过,这些设备到底是如何连接到互联网上的?在点击连接按钮就可以连接到互联网进行聊天.查阅资料.看视频的同时,我们有没有想过,到底在点击的同时电脑在后台经过了那些繁杂的工作?        三.有时…

还是把这本书的读书笔记,单独拎出来吧,因为内容比较多. P38. Logistic 回归. 觉得还蛮实用的.囫囵吞枣看的.要细看.…

深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.…

一.此书到底何方神圣? <你必须知道的.NET>来自于微软MVP—王涛(网名:AnyTao,博客园大牛之一,其博客地址为:http://anytao.cnblogs.com/)的最新技术心得和感悟,将技术问题以生动易懂的语言展开,层层深入,以例说理.全书主要,包括了.NET基础知识及其深度分析,以.NET Framework和CLR研究为核心展开.NET本质论述,涵盖了.NET基本知识几乎所有的重点内容.全书分为5个部分,第1部分讲述.NET与面向对象,从底层实现角度分析了.NET如何实现面向…