摘要: CS231n 3.1 Lost Function 我们上次提到,要如何选择最优的W呢? 这就是要选择几种损失函数了。 我们要找到一种可行的方法来选择最优的W 先看简单的3个样本的例子 正式定义损失函数: x是样本不带标签,y则是标签 在Cafar10,我们要把图片分类到10个类别中去。 所以,在这里 阅读全文
posted @ 2019-08-13 20:57 M1kanN 阅读(274) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: CS231n 2 K Nearest Neighbors note by Orangestar 1. codes: 2. 缺点:训练的时间复杂度是O(1),而预测的时间复杂度是O(N) 当然,这个算法还可以选择选取K个最近的点,然后加权投票 http://vision.stanford.edu/te 阅读全文
posted @ 2019-08-09 20:42 M1kanN 阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Andrew Ng 机器学习笔记 总结! 注:等下用xmind做一个树状图! 来回忆知识! 所以。。。树状图待补。。。。 最后,谢谢吴恩达老师!! 感谢吴恩达老师的无私付出!! 阅读全文
posted @ 2019-07-30 21:50 M1kanN 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_11(the Last Week!!!!) Congratulations on making it to the eleventh and final week! This week, we will walk you thr 阅读全文
posted @ 2019-07-30 21:47 M1kanN 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_10 (大数据处理) 1. Learning With Large Datasets 机器学习很多时候都要处理非常多的数据。对算法的要求颇高。 数据就是力量! 要检验数据集越多,学习算法表现得更好。 就要画学习曲线。 如图: 下 阅读全文
posted @ 2019-07-29 19:21 M1kanN 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_9(推荐系统) 1. Problem Formulation 这节就仅仅简单地介绍了一下 推荐系统的应用和实例。完全可以略。只需要清楚如何表示 评分还有未评分 2. Content Based Recommendations 上 阅读全文
posted @ 2019-07-29 13:28 M1kanN 阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_9 This week, we will be covering anomaly detection which is widely used in fraud detection . Given a large number 阅读全文
posted @ 2019-07-26 18:42 M1kanN 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_7_Unsupervised Learning While supervised learning algorithms need labeled examples (x,y), unsupervised learning al 阅读全文
posted @ 2019-07-23 20:29 M1kanN 阅读(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_7 This week, you will be learning about the support vector machine (SVM) algorithm. SVMs are considered by many to 阅读全文
posted @ 2019-07-22 21:39 M1kanN 阅读(179) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Andrew Ng 机器学习笔记 By Orangestar Week_6 (1) In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this 阅读全文
posted @ 2019-07-20 21:38 M1kanN 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑