原创 支持向量機（二）——深入理解最優間隔分類器
1. 最優間隔分類器理論 之前我們提到在支持向量機中，我們的目標是尋找一個超平面，使得離超平面比較近的點能有更大的間距，也就是說我們不必考慮所有的點都必須遠離超平面，我們關心求得的超平面能夠讓所有點中離它最近的點有最大間距。 因此，注意
2018-08-27 07:33:58
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原创 爲什麼隨機梯度算法中每一次都只用一個樣本，卻能保證參數最後收斂？
借鑑https://www.sohu.com/a/131923387_473283中的一段內容：隨機梯度下降算法最大的缺點就是在每次更新時可能並不會按照正確的方向進行，因此可能在優化的過程中帶來擾動。如圖 批處理最後得到是一
2018-08-27 07:33:58
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原创 吳恩達機器學習課後編程作業第二課解析：logistic regression
本文結合http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6078530.html等衆多文章以及Python版本代碼來解析邏輯迴歸並實現首先問題描述：使用邏輯迴歸函數根據學生的考試成績來判斷該學生是否可以入學。 訓練數
2018-08-27 07:33:53
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原创 吳恩達網易機器學習第6課：判別模型，生成模型以及樸素貝葉斯模型
本文結合網易雲吳恩達機器學習公開課中文課件內容以及個人理解，對這一章節進行介紹。紅色部分爲關鍵部分或個人的一些理解。1. 生成模型與判別模型1.1 兩種模型的區別我們首先假設x爲特徵，y爲類別結果。那麼分以下幾種方式來理解生成模型與判別模
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