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完成coursera上的ML课程后感觉良好 但是一会就发现其实自己还差得远，又开始跟Probabilistic Graphical Models（PGM）的课程，买了一本影印的Pattern Recognition and Machine Learning，雄心勃勃地开始看 然后。。。发现自己不会的还太多，数学公式我自己尝试去推导却推导不出来，英语反而没有构成太大的障碍 数学的重
时间真快，10周的课程就已经结束了 十周，8个programming exercise，18个quiz，感谢 看着长长地视频列表，心中有些小小的成就感，在此感谢coursera提供的课程，感谢Andrew教授的精彩课程，为我打开了机器学习这扇大门 还是先简单说说最后一周的内容吧，首先是Large Scale Machine Learning ,即讲机器学习
这是机器学习第8，9周内容的笔记，因为国庆的缘故有些耽误，所以两个部分放在一起总结归纳。 首先是聚类（Clustering），主要介绍的是K-Means算法，其实这个算法思想很简单，之前在《集体智慧编程》上面就了解过，这次补充学习了一些小细节。 算法的实质就是：（随机初始化聚点）
第七周呢主要是对SVM的介绍 ng首先从以前讲过的logistic regression入手 将logistic regression的两个log(h(x))和log(1-h(x))改变成如下图的两个cost函数 这样对于y=0，SVM将试图把调整到<=-1 堆土y=1呢，SVM将试图把调整到>=1 最后整理得到的SVM的假设是： 除了cost处和l
课上临时想到的 就是类似第41行的赋值语句，会生成一个临时变量（其它代码不用管） 经过实验发现 这个临时变量的生命周期只限于这个语句，语句结束后就会调用析构函数 而且如果写成 kk::a d=kk::a(b); 则不会看见这个临时变量的生成，估计被编译器给优化掉了 #include <iostream> using n
前面打了一坨字。。。。。被网页搞掉了，伤心ing 我就捡重要的说。。。。伤心ing 1.corss validation（交叉验证）和test（验证）的区别，因为andrew的视频里讲的有些模糊，后来baidu了一些资料加深了理解。cross validation比较好的方法是k-折交叉验证：将训练样本集随机地分成k个互不相交的子集，每个折的大小大致相等。利
人工智能的书也在讲A*，正好顺便学学 // darkscope.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #includ
时间有点空，就把还没updata的编程练习拿来做了（coursera上一期的课程作业） 神经网络，确实不是很好理解，但是磕磕绊绊还是完成了，回头再看看《机器学习》上比较系统的定义 以及《集体智慧编程》上搜索引擎章节的一个神经网络样例，我也算从门缝看了一眼屋内的精彩世界吧 废话就不多说了 样例还是上一个exercise的数字手写识别，不同的是这次用neural network来进行学习 n
大学杂念集 之 关于杂念 开学季多是浮躁时，这是我大一的经验，或许为新环境而兴奋，或许是被各种活动晃花了眼，或许是为心中的悸动，你无法保持平常心。你希望被人注意，你希望自己能有所改变，于是常常难以安静下来做一件事。 大二，至少到目前为止，我还保持着安静，也许是因为学弟学妹军训未归，谁知道呢，趁着现在的安静，写篇文章给自己。 《球状闪电》里有这样
开学第一周，感觉很累，课程进展不大，下午有点空，抽时间完成了exercise 3，上来做做笔记 可能我的笔记会比较频繁吧，因为没有具体的课本，而且有些重要的东西确实需要记下来，否则很容易忘，今天quiz就没全对。。 主要是regularization 的一个应用和neural Network的一点东西 exercise 3主要是手写数字的识别算
coursera上的Marchine Learning课程进展到了VII:Regullarization,目前一切轻松正常，学习群居然达到了80人，这个Group应该算是这个课程最大的Study Group了吧，九月就要开学了，可能就不会有像暑假那样充足的时间，况且另一门Statistics One也马上就要开课了，当然我以后的自我学习重心会偏向机器学习，书也
大学杂念集 关于社会和政治 大学常思，极少为文，杂念闭胸，不舒不畅。诸君不喜勿扰。 关于社会，我构思了很久，但并不能保证我能完全写出我的意思，也不知道写下来有多长，也许还会有被喷的可能，口下留情。 关于社会，诚如你所见，似乎到处都是问题，充斥着浮躁的气息，专家学者乱飞，政府公信力丧失，人们互相在网上喷过来喷过去，公民缺乏辨别谣言的能力，鼠标正义泛滥。总之好
大学杂念集 –关于学习和技术 大学常思，极少为文，杂念闭胸，不舒不畅。诸君不喜勿扰。 学习，当然我们先说说学习学校的课程，大一一年下来，课程不少，学得倒是不好不坏。不喜这部分的直接到第四段。大学我们常常会感觉学校开的一些课程用处不大，诸如微积分，线性代数，离散
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