摘要：
机器学习算法可以说是不少的，如果死记硬背的话，只能当时记得推导过程和步骤，过一段时间就又想不起来了，只能依稀记得一些影子。所以，应该找到算法的一些通用的方法来理解算法的思路以及推导过程。 我认为，最大似然估计和损失函数，就是机器学习算法的通用框架，是掌握机器学习算法的钥匙。 以下，用实际算法来证实这 阅读全文
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上一周将各种算法总结完毕，干货满满啊！要准备笔试了，现在没有太多时间敲出来总结，先一天更新一张思维导图自己看，有时间再写总结给大家看！ 阅读全文
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服务器离线激活，可是费了老大劲了，不过最后还不是离线激活，还必须联网，也或许你运气好，不联网也能激活。 如果由于种种原因不能有线的话，那就可以试试这种方法了。 1.首先，开启无线LAN服务。（不会开启就当我没说） 2.下载几个神器 对了，需要有个随身wifi。我的是360随身wifi2代。一般ser 阅读全文
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对于那些希望能够彻底了解这个世界的人来说，没有什么比数据更有威力了。————《魔鬼经济学》 阅读全文
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本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕，但自我感觉不甚理想。不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因，总结出来的东西感觉很少，好像知识点都覆盖上了，但乍一看，好像又什么都没有。不管怎样，算是一次尝试吧，慢慢地再来改进。在这里再梳理一下吧！ 线性回归（Linear Regression） 给定一些数 阅读全文
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学习机器学习零零散散将近1年之久，期间也想做各种方式的总结、笔记，但因总总原因没能写出一个系列，加上当时理解尚浅、主次分不清，所以写笔记也就作罢。自己在草稿纸上推导，也是写完就扔。一路曲曲折折，踩了很多的坑，但总算有些许收获。面临毕业找工作，对机器学习也挺感兴趣，要找这方面的工作，所以，做此总结。一 阅读全文
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当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数 也就是说，每次想获得与上次相同的随机数，seed后的数字应该相同！ http://blog.csdn.net/a821235837/article/details/52839050 阅读全文
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1.x.reshape(-1,2) x = np.linspace(1,10,10) x.reshape(-1,2) reshape（-1，2）里-1的应该是不管多少行，按两列算，行数自动算出。同理，reshape(2,-1)会自动算出列数。如果不能整除给出的那个正数的话就会报错。负数等同于-1 这 阅读全文
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网上已经有很多关于这个的教程，有一步步操作的，但有些感觉已经颇旧了。现在更新一个最新版的github小白教程。尽管以后此教程也会变成旧的，至少在这一段时期，本文还是最新的。就按照github官网上教程流程翻译成我们小白都能看得懂的吧。 官网的教程地址：https://help.github.com/ 阅读全文