摘要：版权声明：本系列文章为博主原创文章，转载请注明出处！谢谢！ 简介：本章是机器学习原理与算法系列博文的番外篇。。。 番外篇背景： 博主学习Machine Learning (CS229 powered by Standford)课程到第8课SVM的时候终于领悟到，之前碰到的很多算法，其实都是数学中的最 阅读全文

摘要：版权声明：本系列文章为博主原创文章，转载请注明出处！谢谢！ 本章索引： 从第3章的Logistic回归算法开始，我们一直在讨论分类问题。在各种不同的分类算法中，...，我们一直在讨论如何分类，而没有考虑到分类的效果如何。假设不考虑分类算法本身的思想，运算复杂度等问题，是不是所有的分类效果都是一样的呢 阅读全文

摘要：版权声明：本系列文章为博主原创文章，转载请注明出处！谢谢！ 本章索引： 前4章，我们依次讨论了回归问题与各种回归方法，分类问题与各种分类方法，以及一种通用的建模方式，按照它提供的假设和流程，可以很方便的自动生成广义线性模型模型，以解决实际的回归问题和分类问题。之前介绍过的方法都属于判别学习算法，最重 阅读全文

摘要：版权声明：本系列文章为博主原创文章，转载请注明出处！谢谢！ 本章索引： 在第2章的回归问题中，我们假设了$(y|x; \theta) \sim \mathcal{N} (\mu, \sigma^2)$，并通过最大似然估计得到了最小均方；在第3章的分类问题中，我们又假设$(y|x; \theta) \ 阅读全文

摘要：版权声明：本系列文章为博主原创文章，转载请注明出处！谢谢！ 本章索引： 本章将讨论监督学习中的第二个问题 - 分类问题。分类问题和回归问题相似，唯一不同的是分类问题中输出变量$y$的取值是离散值，本章只讨论其中的二值分类问题，即$y$只能取2个离散值：0或者1。例如，如果我们建立一个垃圾邮件分类器， 阅读全文