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• CS229机器学习笔记(七)-SVM之Kernels

  2016-11-28

  课程信息: 主页 Youtube 相关阅读:

• CS229机器学习笔记(六)-SVM之拉格朗日对偶, 最优间隔分类器

  2016-11-23

  课程信息: 主页 Youtube 参考资料: 《统计学习方法》 参考阅读:

• CS229机器学习笔记(四)-生成学习算法, 朴素贝叶斯, 多项式事件模型

  2016-11-21

  这篇笔记梳理了生成学习算法、朴素贝叶斯和多项式事件模型，并对它们与判别学习的区别做了说明。

• CS229机器学习笔记(五)-SVM之函数间隔, 几何间隔

  2016-11-21

  课程信息: 主页 Youtube 参考资料: 《统计学习方法》 参考阅读:

• CS229机器学习笔记(三)-指数分布族, 广义线性模型

  2016-11-19

  这篇笔记先介绍指数分布族，再继续梳理广义线性模型和 Softmax Regression 的基本形式与推导。

• CS229机器学习笔记(二) - Logistic回归, 牛顿方法

  2016-11-18

  对数几率回归英文叫logistic regression，虽然它叫regression但它是用来解决分类问题的。有很多地方翻译成逻辑回归或者逻辑斯蒂回归。在周志华老师的《机器学习》中翻译成对数几率回归，这里我也使用这种翻译。对数几率回...

• CS229机器学习笔记(一) - 梯度下降, 正规方程, 局部加权

  2016-11-17

  先下载了第一个Lecture Notes，对应第一个到第四个视频.由于已经有前面Coursera上Machine Learning的基础，所以在这里会省略一部分内容

• CS229机器学习笔记(〇)-目录

  2016-11-17

  CS229 机器学习笔记目录页，整理课程背景和各讲内容索引。