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原创斯坦福机器学习Andrew NG 第四讲 Neural Networks representation

斯坦福机器学习Andrew NG 第四讲 Neural Networks representation1·Non-linear hypotheses为什么要引入神经网络呢？还以前面所讲的房价问题为例，假如一个房子的价格和层数，卧室数，房屋面积，等100项因素有关，那么当Non-linear hypotheses的最高次项为xi*xj时，总共有大约5000项特征，当最高次项为xi*xj

2015-03-10 09:38:15 807

原创 Random Forest

Random ForestRandom Forest（随机森林）是指由一群决策树（decision trees）生成的森林。为了更好的理解随机森林，有必要提一下它的演化进程。Random forest演化进程的主线条主要如下所示：PAC----->Bootstraps----->Baggging----->Random Forest1.PACPAC(Prob

2015-01-15 20:30:23 832

原创斯坦福机器学习Andrew NG 第三讲Logistic Regression

Logistic Regression（Logistic 回归）1·Classification（分类）在生活中我们会遇到各种各样的分类问题，比如邮件的分类（判断是否是垃圾邮件），在线交易（是否为恶意的），肿瘤的判定（良性或恶性）等等。通常我们令y={0,1}；其中0表示negative class ，1表示positive class。但在解决分类问题的时候，我们

2014-12-01 14:51:42 1699

原创斯坦福机器学习Andrew NG 第二讲 Linear Regression with multiple variables

Linear Regression with multiple variables 多参数线性回归1·Multiple features引例：同第一讲中一样，依然用房屋售价问题为例。不同的是，本次的房屋售价问题考虑到了其他的因素有多个参数，而不再是单一的参数。如下图：其中： n 为参数的个数 Xi（i为X的上标）为第i个训练例子的参数

2014-11-25 16:46:30 817

原创斯坦福机器学习Andrew NG 第一讲 Linear regression with one variable

Standford machine learning _Andrew NG Linear regression with one variable 单参数线性回归1.Model representation引例：一个房屋尺寸与对应定价的数据集，其中记x 为房屋尺寸，y 为房屋售价（x,y）为一个训练数据。另外m为训练数据集训练数据的数量，i为第i个数据集的索引，当做第i个数据的上

2014-11-24 21:28:17 639

Python2.7.6 参考手册

Python 2.7.6 参考手册，是学习Python的必要手册

2014-11-05

深度探索c++模型

深度探索c++模型是学习面向对象的不可多得的经典教材

2014-11-05

STL源码剖析.pdf

stl源码 c++ 内存管理算法数据结构 stl各类组件

2013-05-30

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