随笔分类 -  机器学习

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Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2
摘要:Linear Classification在上一讲里,我们介绍了图像分类问题以及一个简单的分类模型K-NN模型,我们已经知道K-NN的模型有几个严重的缺陷,第一就是要保存训练集里的所有样本,这个比较消耗存储空间;第二就是要遍历所有的训练样本,这种逐一比较的方式比较耗时... 阅读全文
posted @ 2015-06-17 20:39 未雨愁眸 阅读(153) 评论(0) 推荐(0)
Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 1
摘要:Introduction这是斯坦福计算机视觉大牛李菲菲最新开设的一门关于deep learning在计算机视觉领域的相关应用的课程。这个课程重点介绍了deep learning里的一种比较流行的模型:Convolutional Neural Networks,简称CN... 阅读全文
posted @ 2015-06-15 17:21 未雨愁眸 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 Support Vector Machines 3
摘要:Optimal margin classifiers前面我们讲过,对如下的原始的优化问题我们希望找到一个优化的边界分类器。 minγ,w,bs.t.12∥w∥2y(i)(wTx(i)+b)⩾1,i=1,...m 我们可以将约束条件改写成如下: gi(w)=−y(i)(... 阅读全文
posted @ 2015-06-12 11:52 未雨愁眸 阅读(141) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 Support Vector Machines 2
摘要:优化的边界分类器上一讲里我们介绍了函数边界和几何边界的概念,给定一组训练样本,如果能够找到一条决策边界,能够使得几何边界尽可能地大,这将使分类器可以很可靠地预测训练样本,特别地,这可以让分类器用一个“间隔”将正负样本分开。现在,我们假设给定的一组训练样本是线性可分的,... 阅读全文
posted @ 2015-06-05 14:09 未雨愁眸 阅读(248) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 Support Vector Machines 1
摘要:引言这一讲及接下来的几讲,我们要介绍supervised learning 算法中最好的算法之一:Support Vector Machines (SVM,支持向量机)。为了介绍支持向量机,我们先讨论“边界”的概念,接下来,我们将讨论优化的边界分类器,并将引出拉格朗日... 阅读全文
posted @ 2015-06-05 14:08 未雨愁眸 阅读(174) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 Generative Learning Algorithm (B)
摘要:Naive Bayes在GDA模型中,特征向量x是连续的实数向量,在这一讲里,我们将要讨论另外一种算法用来处理特征向量x是离散值的情况。我们先考虑一个例子,用机器学习的方法建立一个垃圾邮件过滤器,我们希望用一种算法来甄别邮件的信息以确定该邮件是不是垃圾邮件,通过学习这... 阅读全文
posted @ 2015-05-21 17:26 未雨愁眸 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 线性回归
摘要:Supervised Learning首先给出一些基本定义,x(i) 表示输入变量或者输入特征,y(i) 表示输出变量或者目标值。(x(i),y(i) 称为一对样本,一组样本 {(x(i),y(i));i=1,2,...,m} 称为训练集,其中X 表示输入变量的值域,... 阅读全文
posted @ 2015-05-21 17:25 未雨愁眸 阅读(158) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 矩阵的基本运算
摘要:矩阵的基本概念假设 aij∈R, 其中 i=1,2,...,m; j=1,2,...,n. 我们定义如下的行列式: A=⎡⎣⎢⎢⎢⎢a11a21⋮am1a12a22⋮am2⋯⋯⋯a1na2n⋮amn⎤⎦⎥⎥⎥⎥ 是一个维数为 m×n 的实数矩阵。有时候我们会用如下的表... 阅读全文
posted @ 2015-05-16 14:40 未雨愁眸 阅读(904) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 Generative Learning Algorithm (A)
摘要:引言前面几讲,我们主要探讨了如何对 p(y|x;θ) (即y 相对于x的条件概率)进行建模的几种学习算法,比如,logistic regression 对 p(y|x;θ) 进行建模的假设函数为 hθ(x)=g(θTx), 其中函数 g 为 sigmoid 函数。这一... 阅读全文
posted @ 2015-05-08 17:06 未雨愁眸 阅读(156) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 Logistic Regression
摘要:Logistic Regression之前我们讨论过回归问题,并且讨论了线性回归模型。现在我们来看看分类问题,分类问题与回归问题类似,只不过输出变量一个是离散的,一个是连续的。我们先关注二分类问题,假设 输出变量 y 只能取 0 或者 1 两个值,直观上,对于所有的输... 阅读全文
posted @ 2015-04-17 16:29 未雨愁眸 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 从矩阵和概率的角度解释最小均方误差函数
摘要:最小均方误差函数之前的讲义里, 我们提到了最小均方误差函数,给出一组有 m 个样本的训练集,我们希望找到合适的参数 θ, 使得预测值 hθ(x) 与目标值尽可能接近。为了估计参数 θ, 我们定义如下的 cost function: J(θ)=12∑i=1m(hθ(xi... 阅读全文
posted @ 2015-04-17 16:26 未雨愁眸 阅读(925) 评论(0) 推荐(0)
Machine Learning 学习笔记
摘要:点击标题可转到相关博客。博客专栏:机器学习PDF 文档下载地址:Machine Learning 学习笔记机器学习 scikit-learn 图谱人脸表情识别常用的几个数据库机器学习 F1-Score, recall, precision机器学习:DeepDreami... 阅读全文
posted @ 2015-02-05 19:01 未雨愁眸 阅读(204) 评论(0) 推荐(0)
深度网络与深度学习
摘要:神经网络在二十世纪五十年代提出,在二十世纪七八十年代几乎一统天下,很多人工智能的研究人员对神经网络寄予了厚望,以为机器的智能化时代随着神经网络的发展而来临。所有人都对这个结构复杂,与人类的神经结构有一定相似性的东西充满了期待,可惜这么多年过去,神经网络似乎陷入了某种困... 阅读全文
posted @ 2014-05-08 09:03 未雨愁眸 阅读(140) 评论(0) 推荐(0)

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