stanford机器学习笔记第16页

Convex Optimization --Stephen Boyd 英文电子版

https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf

bluekhoja·2023-03-18 06:12

2019年互联网的重中之重“流量的沉浮--社交电商的变换”

1946年2月14日在美国诞生的世界第一台电子计算机，互联网始于1969年，是美军在ARPA（阿帕网，美国国防部研究计划署）制定的协定下将美国互联网西南部的大学UCLA(加利福尼亚大学洛杉矶分校)、StanfordResearchInstitute

时光风语者·2023-03-17 23:27

机器学习笔记（7）

学习Datawhale对《李宏毅机器学习》决策树章节补充的内容：AdditionalReferences(熵的理解)学习目标：*信息量计算，原理*信息熵*证明0⩽H(p)⩽logn*联合概率，边缘概率*联合熵，条件熵，条件熵公式推导*互信息，互信息公式推导*相对熵，交叉熵*回顾LR中的交叉熵*计算给定数据集中的香农熵1、什么是熵（entropy）熵是热力学中的名词，是指自然世界中事物的混乱程度，在

trying52·2023-03-17 22:05

「加州一号公路之斯坦福大学Stanford University」这就是富豪花4000万作弊也要让女儿上的大学

斯坦福大学并不坐落一号公路边上。但很多自驾一号公路的小伙伴都会选择转个弯，过来看看斯坦福大学，顺便逛逛传说中科技宇宙中心-硅谷，拜读一下谷歌，苹果，脸熟动知名IT高科技公司的真容。以前，我不懂，为什么非要转个圈来看它，以为游客只是贪恋它的颜值，自从读了斯坦福大学的历史和光荣榜之后，膜拜之情如涛涛江水澎湃泛滥起来。斯坦福大学和美国其它大学一样，都是开放式校园，谁都可以进来逛一逛。现在，它不仅是一个世

灵熙依依·2023-03-17 19:05

北加行回顾

四天的旅行圆满结束，优胜美地、UCB、Stanford，一号公路，想去的地方都去了。不能说多么愉快，几个人价值观不是那么一致，没有那种特别尽兴的感觉。

考拉王的桉树·2023-03-17 15:46

吴恩达机器学习笔记（3）——Logistic 回归

放假这么久，天天摸鱼，已经好久没更新了，希望后面的更新速度能达到日更吧，这次给大家介绍的是Logistic回归，虽然是名字带有回归，其实是一个分类算法。废话不多说，我们先从例题来引入我们今天的算法。引论我们这次不讨论房价的问题了，这次我们来讨论肿瘤大小判断肿瘤是否是良性的肿瘤。这是一个两项分布问题，输出的结果只可能是两个一个是是另一个是否。我们可以用0,1来表示输出的结果。那么我们如何来区分良性还

机智的神棍酱·2023-03-17 10:29

万字长文解析！复现和使用GPT-3/ChatGPT，你所应该知道的

关于作者英文原版作者：杨靖锋，现任亚马逊科学家，本科毕业于北大，硕士毕业于佐治亚理工学院，师从Stanford杨笛一教授。杨昊桐译，王骁修订感谢靳弘业对第一版稿件的建议，感谢陈三星，符尧的讨论和建议。

语音之家·2023-03-17 07:35

JavaSE第01篇：Java快速入门

imageJava发展史Java语言是美国Sun公司（StanfordUniversityNetwork）在1995年推出的计算机语言。Java之父：詹姆斯·高斯林（JamesGosling）200

雷哒哒·2023-03-16 10:41

机器学习笔记第3课：参数算法和非参数算法

什么是参数机器学习算法？它与非参数机器学习算法有何不同？“假设”通常会大大简化学习过程，但也会限制学到的东西。将函数简化为已知形式的算法，称为参数机器学习算法。它包括两个步骤：选择函数的形式。从训练数据中学习该函数的系数。常见的参数机器学习算法是线性回归和逻辑回归。相反地，不对映射函数的形式做出有力假设的算法，称为非参数机器学习算法。通过不作出任何假设，它可以自由地从训练数据中学习任何形式的函数。

首席IT民工·2023-03-15 10:01

机器学习笔记：XGBoost 公式推导

目标函数=损失函数+正则化项：在时刻的目标函数。：当前预测结果，其中是在时刻要训练的CART树，是已经训练得到的CART树的线性组合。：正则项，具体如下：这里是时刻训练的CART树的叶子结点个数，是在编号为的叶子结点上的输出，和是超参数。使用二阶泰勒展式对使用二阶泰勒展式：其中是在时刻要训练的CART树，且并且所以因为是一个确定的数，可以归入，上式右边把换成叶子结点的输出，再把用定义展开，上式右边

李威威·2023-03-14 22:51

机器学习笔记13: 主成分分析

上一节我们介绍了因子分析，该模型通过一系列变换可以将高维数据用低维数据来表示。因子分析基于的是概率模型，并且需要用到EM算法进行参数估计。这一节我们介绍主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)，这也是一种可以将高维数据映射到低维数据的方法，但是这种方法更加直接，计算方法也更为简单。问题假设我们有一个数据集{x(i);i=1,...,m}表示m种不同汽车的特征，比

secondplayer·2023-03-14 14:20

【Python实战项目】针对医疗数据进行命名实体识别

一．什么是命名实体识别二．基于NLTK的命名实体识别三．基于Stanford的NER四．【实战案例】医学糖尿病数据命名实体识别一、什么是命名实体识别？

程序员面试吧·2023-03-14 11:10

机器学习笔记 - 基于传统方法/深度学习的图像配准

一、图像配准图像配准是将一个场景的不同图像变换到同一坐标系的过程。这些图像可以在不同的时间（多时间配准）、由不同的传感器（多模态配准）和/或从不同的视点拍摄。这些图像之间的空间关系可以是刚性的（平移和旋转）、仿射（例如剪切）、单应性或复杂的大变形模型。更多关于图像配准的描述，请参考下面的链接。计算机视觉什么是图像配准？_坐望云起的博客-CSDN博客_图像配准图像配准是叠加两个或多个来自不同来源、在

坐望云起·2023-03-13 16:48

《scala学习笔记0 -了解scala》

最初这个网站是由几个Stanford的学生用PHP写的，后来随着业务扩展，团队开始寻找合适的语言来搭建平台。

yqyang·2023-03-13 06:53

2019-11-11

PiisanewdigitalcurrencybeingdevelopedbyagroupofStanfordPhDs.Foralimitedtime,youcanjointhebetatoearnPiandhelpgrowthenetwork.TojoinPi

天雨_84b4·2023-03-13 03:54

机器学习笔记之—SVM

假定有一个训练集，它要么属于正例，要么属于负例。在分类问题当中，我们最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同的样本分开。这样的划分平面有很多，哪一个是最好的呢？1.png假设其中一个划分超平面是鲁棒性、泛化能力最好的，对训练样本局部扰动的“容忍性”也最好，这个划分超平面用如下方程式描述：2.png3.png样本空间到这个超平面的距离d表示为：3.png，沿用一般求点到直线

Seven_Xiong·2023-03-12 09:16

【ML入门】李宏毅机器学习笔记02-回归问题（Regression）

【ML入门】李宏毅机器学习笔记02-回归问题（Regression）-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/74684108

BG大龍·2023-03-12 03:56

机器学习笔记一

Typeofmachinelearning机器学习的四种类型SupervisedLearning监督式学习监督学习的含义是指训练的数据类型是已知的，换句话说就是已经打了标签分过类的数据（Correctclassesoftrainingdataareknown），依赖于人为输入训练的算法，减少人工审查相关性和编码的开支。SupervisedLearning监督学习的典型例子：1.png2.png3.

GXW1996·2023-03-11 22:31

机器学习笔记3_Adaboost

一般来说，Ensemble模型适合于过拟合的模型，包括bagging和boosting.3.1Bagging其中Bagging是单独训练每个分类器，然后用平均或者投票的方法组合，boosting的方法则是分类器之前存在强依赖，前一个分类器预测的解构会影响后一个分类器。随机森林就是DT的bagging。在相同的深度下，随机森林并不会比决策树好很多，但会让分类的结果更平滑3.2Boostingboos

cuiyr123·2023-03-10 15:35

向量，矩阵，张量求导法则

向量，矩阵，张量求导向量对向量求导向量对矩阵求导矩阵对矩阵求导使用链式法则总结向量，矩阵，张量求导参考：http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf向量对向量求导如何对求导

丰谷数·2023-03-10 09:15

GPT-3/ChatGPT复现的经验教训

作者：杨靖锋，现任亚马逊科学家，本科毕业于北大，硕士毕业于佐治亚理工学院，师从Stanford杨笛一教授。译文由杨昊桐翻译，王骁修订。感谢靳弘业对第一版稿件的建议，感谢陈三星，符尧的讨论和建议。

OneFlow深度学习框架·2023-03-10 07:48

一些工具搜集

https://puffer.stanford.edu/

ehocchen·2023-03-03 10:47

NLP发展历程从Word2Vec,GloVe,ELMo,Flair,GPT,BERT

1、2013年，Word2vec模型，Google公司无监督模型，与语境无关2、2014年，GloVe模型，StanfordGLoVe：GlobalVectorsforWordRepresentation

13线·2023-03-01 08:54

逻辑斯蒂回归中损失函数和代价函数的推导

参见StanfordCS230学习笔记（二）：Lecture2Basics,LogisticRegressionandVectorizing逻辑斯蒂回归公式Y^=σ(wTX+b)\hat{Y}=\sigma

thinszx·2023-02-27 19:26

Stanford机器学习__Lecture notes CS229. Logistic Regression(逻辑回归)(2)Perceptron Learning Algorithm

Stanford机器学习__LecturenotesCS229.LogisticRegression(逻辑回归)(2)这里其实我们要说的是感知器算法。

风先生·2023-02-27 18:51

Stanford机器学习__Lecture notes CS229. Logistic Regression(逻辑回归)(1)

Stanford机器学习__LecturenotesCS229.LinearRegression(1)前面这一部分，我们谈了简单线性模型。

风先生·2023-02-27 18:21

多元线性回归boston房价（吴恩达机器学习笔记）

目录1.多元线性回归1.梯度下降法2.正规方程2梯度下降法实践1.特征缩放2.学习率（learningrate）3.Boston房价预测1.多元线性回归对房价模型增加更多的特征，如房间数，楼层数等，构成了一个含有多变量的模型，模型中特征为(x1,x2...xn)(x_{1},x_{2}...x_{n})(x1,x2...xn).其中n代表特征数量，m代表训练集中的实列数量。x(i)x^{(i)}x

是忘生啊·2023-02-27 18:15

机器学习笔记六：K-Means聚类，层次聚类，谱聚类

前面的笔记搞了那么多的数学，这篇来一点轻松的，提前适应一下除了监督问题以外的非监督学习。这篇笔记有没有前面那么多的数学了，要讲的聚类算是无监督的学习方式。一.一般问题聚类分析的目标是,创建满足于同一组内的对象相似,不同组的对象相异的对象分组.它作为一种无监督学习,将相似对象归到同一个簇中去.因此,聚类有时候被称为无监督分类.二.K均值聚类(K-means)Ⅰ.概念假设有一些数据,但是没有标签.我们

喜欢打酱油的老鸟·2023-02-22 07:51

机器学习笔记之生成模型综述(二)监督学习与无监督学习

机器学习笔记之生成模型综述——监督学习与无监督学习引言回顾：生成模型介绍判别方式：生成模型VS\text{VS}VS判别模型生成模型的建模手段监督学习与无监督学习监督学习模型基于监督学习的非概率模型基于监督学习的概率模型无监督学习基于无监督学习的概率模型基于无监督学习的非概率模型生成模型介绍引言上一节介绍了生成模型的判别方式

静静的喝酒·2023-02-22 07:45

机器学习笔记之生成模型综述(一)生成模型介绍

机器学习笔记之生成模型综述——生成模型介绍引言生成模型介绍引言从本节开始，将介绍生成模型的相关概念。生成模型介绍生成模型，单从名字角度，可以将其认识为：生成样本的模型。

静静的喝酒·2023-02-22 07:15

机器学习笔记－－聚类算法 k-means－－31省市消费水平聚类

参考文章：https://blog.csdn.net/rankiy/article/details/998433631.数据集数据介绍：现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每月全年消费性支出的八个主要变量数据，这八个变量分别是食品、衣着、家庭设备用品、服务、医疗保健、交通、通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已有数据，对31个省份进行聚类。北京,2959.19,730.79

syntacticsugars·2023-02-22 07:45

机器学习笔记之谱聚类(一)k-Means聚类算法介绍

机器学习笔记之谱聚类——K-Means聚类算法介绍引言回顾：高斯混合模型聚类任务基本介绍距离计算k-Means\text{k-Means}k-Means算法介绍k-Means\text{k-Means}

静静的喝酒·2023-02-22 07:08

C/C++ Linux 程序员必须了解的 10 个工具

1.基本命令http://mally.stanford.edu/~sr/computing/basic-unix.htmlhttp://pangea.stanford.edu/computing/unix

工程师WWW·2023-02-22 05:02

Python机器学习笔记之回归

文章目录前言算法线性回归、多项式回归-房屋价格拟合岭回归-交通流量拟合总结前言对中国大学MOOC-北京理工大学-“Python机器学习应用”上的实例进行分析和修改：记录一些算法、函数的使用方法；对编程思路进行补充；对代码中存在的问题进行修改。课程中所用到的数据算法1、线性回归fromsklearnimportlinear_modellinear=linear_model.LinearRegress

Mr_Stutter·2023-02-21 10:55

吴恩达机器学习笔记(一)——线性回归

线性回归学习笔记1.线性回归概述线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。其在金融、医疗等领域有着广泛的应用。y=ax+b一元线性回归可以看作是多元线性回归的一个特例，因此只要分析多元线性回归的特性。2.算法流程（1）选取特征值，设计假设函数。（2）代价函数。（3）进行梯度下降/正规方程。当我们需要用线性回归去解释一个现象或尝试做预测的时候，

tedist·2023-02-21 10:51

[Datawhale][CS224W]图机器学习(二)

1.3学习任务1.3.1节点分类1.3.2链接预测1.3.3图级任务二、传统方法三、统计特征与核方法3.1节点层面3.2连接层面3.3图层面3.4节点袋参考文献Datawhale开源学习社区x同济子豪兄Stanford

weixin_45856170·2023-02-17 17:25

二、图的基本表示和特征工程【CS224W】（Datawhale组队学习）

sid=915098斯坦福官方课程主页：https://web.stanford.edu/class/cs224w文章目录图的基本表示图

卡拉比丘流形·2023-02-17 17:38

一、图机器学习导论【CS224W】（Datawhale组队学习）

sid=915098斯坦福官方课程主页：https://web.stanford.edu/class/cs224w文章目录前言图的应用场

卡拉比丘流形·2023-02-17 17:37

人工智能 LLM 革命前夜：一文读懂ChatGPT缘起的自然语言处理模型Transformer

作者：钟超阿里集团大淘宝团队[01]https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/3.pdf[02]https://ai.googleblog.com/2017/08/

阿里技术·2023-02-17 12:14

1.5「Stanford Algorithms」About the Course

InthisvideoI'lltalkaboutvariousaspectsofthecourse,thetopicsthatwe'llcover,thekindsofskillsyoucanexpecttoacquire,thekindofbackgroundthatIexpect,thesupportingmaterialsandtheavailabletoolsforselfassessme

墨小匠·2023-02-17 08:47

机器学习笔记（2）

反向传播法（Backpropagationalgorithm）使用梯度下降法求解价值函数j（x）的最小值时，我们需要知道j（x）的导数先给一个样本（x，y）时的正向传播过程图片发自Appa(1)=xz(2)=theta(1)a(1)a(2)=g(z(2))z(3)=theta(2)a(2)a(3)=g(z(3))z(4)=theta(3)a(3)a(4)=h(x)=g(z(4))设置∂_j^l为第

呆呆说·2023-02-17 01:06

ON THE EVOLUTION OF MACHINE LEARNING: FROM LINEAR MODELS TO NEURAL NETWORKS

FROMLINEARMODELSTONEURALNETWORKSWerecentlyinterviewedRezaZadeh(@Reza_Zadeh).RezaisaConsultingProfessorintheInstituteforComputationalandMathematicalEngineeringatStanford

b10l07·2023-02-16 22:19

机器学习笔记：MLP的万能逼近特性（ Universal Approximation Property）

布尔逼近含有一个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以精确地表示任何的布尔函数连续逼近含有一个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以以任意精度逼近任何的有界连续函数任意逼近含有两个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以以任意精度逼近任何函数万能逼近特性展示浅层神经网络的巨大潜能，当然是以神经元个数指数增长为代价，因此并不实用

UQI-LIUWJ·2023-02-16 21:22

机器学习笔记 - 什么是UMAP？

1、UMAP概述统一流形逼近和投影(UMAP)是一种降维技术，可用于类似于t-SNE的可视化，但也可用于一般的非线性降维。UMAP是一种基于流形学习技术和拓扑数据分析思想的降维算法。它为处理流形学习和降维提供了一个非常通用的框架，但也可以提供具体的具体实现。该算法基于对数据的三个假设：数据均匀分布在黎曼流形上；黎曼度量是局部常数（或可以近似）；歧管是本地连接的。根据这些假设

坐望云起·2023-02-07 13:04

softmax

https://www.zhihu.com/question/41252833http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD

有花落蝶·2023-02-07 12:06

机器学习笔记4-多元梯度下降法

1.多特征2.多元特征下降法3.多元特征下降法-特征缩放有多个变量来求全局最优解的时候，如果变量的取值范围非常不一样，会使得等高线图变得扁平，比如图中的房屋尺寸和房间数量，一个是0-2000另外一个是1-5，会导致求全局最优解变得很慢，要花很长时间来计算。所以这里要把特征的范围缩小到比较相近的范围，比如x1/2000，x2/5,这样x1和x2都的范围是[0,1],使等高线的图看起来比较圆，会更快的

我想问问天·2023-02-07 11:12

Stanford cs231n 学习笔记（1）Linear Model

##非参数化学习（数据驱动型学习）和参数化学习###数据驱动型学习整个学习算法依赖的是训练集中的数据样本。典型代表：KNN。即通过对比带预测样本与训练集中的样本的“距离”或者某种度量，来实现分类的功能。在这种算法中，每次的样本预测是依赖和训练集中样本的比对得到的，可以理解为并没有一个真正的模型，而是纯粹地依赖训练集中的数据样本。###参数化学习关注的是模型的参数，即以模型的参数作为优化的目标。通过

ZerinHwang03·2023-02-07 08:25

线性回归 (Linear Regression)

机器学习笔记——总贴本文目录1.线性回归1.1引言1.2线性回归的假设(hypothesis)1.3代价函数(costfunction)1.4梯度(gradient)1.5批梯度下降(batchgradientdescent

阿涵·2023-02-07 08:21

机器学习笔记——线性拟合及梯度下降

机器学习笔记——线性拟合及梯度下降线性拟合为什么要构造代价函数（1）从特殊情况：过原点的直线看起，只有一个参数的情况（2）从非特殊情况：不过原点的直线看起，有两个参数的情况梯度下降法梯度下降法数学含义梯度下降法下降方向的选择实现梯度下降法的学习率

家有琦琦果·2023-02-07 07:23

机器学习笔记：朴素贝叶斯分类器（二）

在前一篇文章中，我们通过计算频率的方式来计算条件概率。对于未观测到的样本，其条件概率为0。这种假设看起来不太合理。现在我们要采用另一种方式来计算条件概率。我们假设特征之间相互独立，并服从正态分布。所有分类为C的样本的集合为Dc，集合中第i个特征服从正态分布：Xi~N(0，1)。通过计算Dc中所有特征的条件概率，最终得到单个样本属于分类C的条件概率，从而达到分类的目的。计算过程如下:贝叶斯分类.pn

谌显·2023-02-07 05:52

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