02 2018 档案

最小二乘法
摘要：最小二乘法 最小化误差的平方。 对于式子，y(i)是真值，ax(i)-b 是预测值。将两者差的平方和最小化，就是最小二乘法解决的问题。 x_bar ：x向量对应的均值 推导过程： 阅读全文
posted @ 2018-02-28 20:55 Zz_moi 阅读(244) 评论(0) 推荐(0)
最优化原理，凸优化
摘要：待续。。 阅读全文
posted @ 2018-02-28 16:52 Zz_moi 阅读(229) 评论(0) 推荐(0)
线性回归Linear regression
摘要：线性回归算法 解决回归问题 思想简单，容易实现 是许多强大的非线性模型的基础 结果具有很好的可解释性 蕴含机器学习中的很多重要思想 基本思想：寻找一条直线，最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系 如横轴房屋面积，纵轴房屋价格 由实际值x(i)代入到拟合直线方程中得到的y_hat， 即y的 阅读全文
posted @ 2018-02-28 16:48 Zz_moi 阅读(529) 评论(0) 推荐(0)
机器学习流程
摘要：机器学习流程总结 阅读全文
posted @ 2018-02-28 15:43 Zz_moi 阅读(434) 评论(0) 推荐(0)
数据归一化Feature Scaling
摘要：数据归一化Feature Scaling 当我们有如上样本时，若采用常规算欧拉距离的方法sqrt((5-1)2+(200-100)2), 样本间的距离被‘发现时间’所主导。尽管5是1的5倍，200只是100的2倍。这是由于量纲不同，导致数据不在同一个度量级上。 因此我们需要进行一些数据归一化的处理， 阅读全文
posted @ 2018-02-28 15:37 Zz_moi 阅读(270) 评论(0) 推荐(0)
LaTex/Overleaf使用笔记
摘要：1. 添加网页引用 @misc{ r1, author = "Wikipedia", title = "Binary decision diagram {W}ikipedia{,} The Free Encyclopedia", year = "2016", url = "https://en.wi 阅读全文
posted @ 2018-02-27 23:23 Zz_moi 阅读(13370) 评论(0) 推荐(0)
二元决策图（Binary decision diagram）
摘要：修一门写作课题目是Binary decision diagram。在网上查了些资料感觉说的都不是很清楚，看了半天还是很困惑，这到底是个啥？到底咋使？于是决定写下这篇随笔，总结一下看过的各种资料加上自己的理解，希望对后来之人有所帮助~ Binary decision diagram（BDD）: 中文名 阅读全文
posted @ 2018-02-27 23:22 Zz_moi 阅读(2937) 评论(0) 推荐(1)
KNN-K近邻算法(1)
摘要：KNN(K-nearest neighbors) 思想简单 数学所需知识少（近零） 效果好 可解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 天然可解决多分类问题 可解决回归问题 K近邻本质：如果两个样本足够相似，那么它们就有可能属于同一类别。 e.g. 绿色的点是新加入的 阅读全文
posted @ 2018-02-24 17:46 Zz_moi 阅读(327) 评论(0) 推荐(0)
Jupyter notebook使用笔记
摘要：常用快捷键 For a Cell, Blue -> selecting. Green -> editing. Esc -> exist edit When the cell is blue, no need to press Esc Run shift + enter: run current ce 阅读全文
posted @ 2018-02-21 17:10 Zz_moi 阅读(175) 评论(0) 推荐(0)
机器学习介绍
摘要：机器学习：让机器去学习 机器学习面对的是高度不确定的世界中的问题 1. 举一个栗子 e.g. 传统垃圾邮件分类问题 传统解决思路：设定规则， 定义“垃圾邮件”， 让计算机去执行规则。 问题：对很多问题规则难以定义，比如识别一只猫或人脸识别。且规则总在不断变化。 新思路：借鉴人类学习的过程，资料->学 阅读全文
posted @ 2018-02-19 18:16 Zz_moi 阅读(201) 评论(0) 推荐(0)