书中（machine learning in action）假设的是5个训练样本，每个训练样本的维度为2，在训练第一个分类器时5个样本的权重各为0.2....通过一个弱分类器，得到这5个样本（请对应书中的例子来看，依旧是machine learning in action）的分类预测标签。与给出的样本真实标签对比，就可能出现误差(即错误)。
机器学习就是需要找到模型的鞍点，也就是最优点。因为模型很多时候并不是完全的凸函数，所以如果没有好的优化方法可能会跑不到极值点，或者是局部极值，甚至是偏离。所以选...
Machine Learning definition： "Field of study that gives computers the ability to learn without being...Machine Learning algorithms： Supervised learning（监督学习） Unsupervised learning（无监督学习） Others：Reinforcement...---- 我是一条华丽的分割线 ---- Supervised learning（监督学习）： 举个栗子~ 吉吉呢收集了一些房价的数据，把这些数据用二维图表画出来就是这样的 横坐标代表房子的面积...---- 我是一条华丽的分割线 ---- Supervised learning（监督学习）： 相比于监督学习中的“正确答案”数据，无监督学习可谓是放飞自我了，在无监督学习的数据中，每个数据“生而平等...，至此Machine Learning 的初探环节就结束啦。学习是个循序渐进的过程，我希望我能用最简单的话语描述这些问题，对我来说也是一种宝贵的学习经验。
1.算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术，将当前的样...
What is machine learning? Two definitions of machine learning are offered....Machine learning algorithms In general, any machine learning problem can be assigned to one of two broad...learning, Recommender system Supervised learning Supervised learning is the machine learning task of...[](/img/2018-12-24-machine-learningp-introduction/classification-problem-breast-cancer-two-features.png...by Stanford: https://www.coursera.org/learn/machine-learning ----
尝试自己造一个轮子，封装出一个常用的机器学习相关工具的库 目前在写可视化，会用到 bokeh 和 polty
发展历史 这个已经有大牛写的很好了,参考这篇ML发展历史 ML的分类 按照是否存在监督,可划分成两类: 有监督的(supervised learning) 无监督的(unsupervisied...learning) 按照学习方式的不同可以分为: 有监督的(除强化学习外) 无监督的 强化学习(reinforce learning) 按照具体的使用场景主要可以分为两类: 分类
1.3 学习率 -\eta \frac{d J}{d \theta}中关于参数\eta的一些概念： \eta称为学习率（Learning Rate）； \eta的取值影响获得最优解的速度； \eta取值不合适...: theta = ini_theta i = 0 theta_history.append(ini_theta) t_0, t_1 = 5, 50 def learning_rate...(t + t_1) while i < n_iters: gradient = get_der(theta, X_b, y) theta = theta - learning_rate
链接地址：http://www.dataguru.cn/thread-508373-1-1.html 0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(1,2)...
如果您目前正在使用Python进行机器学习项目，那么您可能已经听说过这个流行的开源库，称为Tensorflow。该库是由谷歌与Brain Team合作开发的。T...
前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时， 单决策...
这是一个不同的learning-to-rank模型，针对不同的目标函数进行了优化。除了排名算法，我们还有其他个性化的建议，出现在产品的不同部分。
Learning Amazon: Amazon Machine Learning BaiDu：EasyE Alibaba Group：PAI others: BigML.com, Wise.io, SkyTree.com...Learning： ?...Learning User Modeling and Hierarchical Reinforcement Learning Practical Bayesian Optimization of Machine...Learning Algorithms Initializing Bayesian Hyperparameter Optimization via Meta-Learning A Conceptual...Explanation of Bayesian Hyperparameter Optimization for Machine Learning Automated Machine Learning
Learning rate 推荐使用mini-batch的方式进行训练,初始的lr典型为0.1 对于validation set来说,没什么作用的话,可以将lr/2或者lr/5来试试 Fine-tune...penalty can be given to the network when it misclassifies the minority classes during training One-class learning
本篇文章整理一下decision tree learning的知识点。...下面是维基百科的定义： Decision tree learning uses a decision tree (as a predictive model) to go from observations...Decision tree learning is the construction of a decision tree from class-labeled training tuples....N2N2 4>> 对N1N1和N2N2分别继续执行2-3步，直到每个结点足够纯为止； 参考文献： 1）维基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning
整理自Adrew Ng 的 machine learning课程week3 目录： 二分类问题 模型表示 decision boundary 损失函数 多分类问题 过拟合问题和正则化 什么是过拟合
对于分类问题，最主要的任务就是找到对应数据合适的分类。而机器学习的另一项任务就是回归，比如CTR预测之类的。ml算法按照有无label可以分为有监督学习和无监督...
监督学习（Supervised Learning） 监督学习是机器学习中一种典型的学习方法，顾名思义，监督式学习就是有个人在旁边看着你学习，随时纠正你学习中的错误。怎么纠正呢？...无监督学习（Unsupervised Learning） 无监督学习，也就是没有“人”在旁边督促你学习，没有人为标定好的训练数据，没有告诉模型哪些数据是正确的，哪些是不正确的。...增强学习（Reinforcement Learning） 增强学习也称为强化学习。增强学习就是将情况映射为行为，也就是去最大化收益。
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