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• Coursera机器学习笔记(十四) - 数据降维

  2017-01-01

  这篇笔记介绍降维的直觉、PCA 的基本做法，以及为什么降维能帮助压缩数据和提升学习效率。

• Coursera机器学习笔记(十八) - Photo OCR

  2016-06-27

  Coursera机器学习笔记(十八) - Photo OCR

• Coursera机器学习笔记(十七) - 大规模机器学习

  2016-06-26

  在使用大量的数据之前, 我们应该现画出学习曲线, 这样可以帮助我们判断使用大量的数据是否会对我们的学习算法有帮助

• Coursera机器学习笔记(十六) - 推荐系统

  2016-06-21

  下图是四位用户对于五部电影的评分（若用户没有评分, 则用❓表示）. 一些符号如下图右下角所示. 推荐系统就是通过已知的评分来判断未知的评分

• Coursera机器学习笔记(十五) - 异常检测

  2016-06-20

  这篇笔记介绍异常检测的基本思路，包括概率建模、阈值判断以及在高维特征场景中的使用方式。

• Coursera机器学习笔记(十三) - 非监督学习

  2016-06-17

  在监督学习中, 我们的训练集包含标签, 如下图所示. 在无监督学习中, 训练集不含标签, 我们使用聚类算法来寻找数据集包含的特定结构. 如下图所示, 数据集可以分为两个不同的簇. 下图为聚类的一些应用

• Coursera机器学习笔记(十二) - SVM

  2016-05-26

  这篇笔记从 logistic regression 过渡到 SVM，整理了目标函数、间隔直觉和核函数的基本概念。

• Coursera机器学习笔记(十一) - 机器学习系统设计

  2016-05-23

  假设我们需要设计一个垃圾邮件分类器. 如下图所示, 左边为垃圾邮件, 右边为正常邮件. 如下图所示, 我们可以选择100个单词来表示是否是垃圾邮件. 例如, 含有\"deal\", \"buy\", \"discount\"等表示垃圾邮件, 含有...