摘要：
本篇文章，是对Logistic Regression的初步介绍，主要是引出问题，提出假设函数和Logistic 函数，并用梯度下降法求解。有很些问题还没有讲清楚，在下一篇文章中，会深入讲解。 阅读全文
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本文介绍了KMP算法思想，next[]数组的求解原理，复杂度分析。学习算法确实可以使头脑变得灵活！夏天到了，到户外耍耍。。。 阅读全文
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此为“引用”系列的第一篇，主要介绍了引用的基本概念和简单应用。 阅读全文
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本篇是SVM系列的第一篇，主要介绍了函数间隔和几何间隔的概念，给出了最优间隔分类器的基本形式，将问题转化为凸优化问题，为引出支撑向量机作准备。 阅读全文
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人无完人，也没有完美的算法！本篇提出了线性回归算法的不足，并指出了改进的方法：局部加权回归。还介绍了参数学习算法和非参数学习算法的概念。 阅读全文
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这篇文章从概率的角度解释了代价函数选择的合理性，使我们有了更深刻的认识。只有博采众长，才能相互印证！ 阅读全文
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本文介绍了求解线性回归问题的另一种方法—正规方程。公式太多伤不起啊！ 阅读全文
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本文是机器学习系列的第一篇，内容主要包括：（1）线性回归问题的引入和定义；（2）LMS更新规则；（3）批处理梯度下降法和随机梯度下降法。 阅读全文
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本文主要介绍了朴素的模式匹配算法，由3部分组成:(1)算法思想(2)算法实现(3)算法分析。 阅读全文
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此文是《C++学习之路—运算符重载》系列的第二篇，内容主要包括：（1）把运算符重载函数作为类的成员函数;(2)把运算符重载函数作为友元函数；（3）两者的区别。 阅读全文