[置頂] 區域性加權迴歸、最小二乘的概率解釋、邏輯斯蒂迴歸、感知器演算法——史丹佛ML公開課筆記3...

weixin_34219944發表於2013-06-17

轉載請註明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681

最近在看Ng的機器學習公開課,Ng的講法循循善誘,感覺提高了不少。該系列視訊共20個,每看完一個視訊,我都要記錄一些筆記,包括公式的推導,講解時候的例子等。按照Ng的說法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我覺得自己能夠總結出來,發到部落格上,也能達到這個效果,希望有興趣的同學要循序漸進,理解完一個演算法再開始學另外一個演算法,每個演算法總結一遍,雖然看起來很慢,但卻真正的理解了,所謂雖慢實快者也。

該系列的視訊對於數學公式的推導講的很細,相信看完該視訊後會對機器學習的各種演算法的推導很熟悉。

由於csdn部落格上寫公式實在是太難弄了,如果一個公式一個公式的轉成圖片傳上來,反而是排版很差。所以索性全部弄成圖片傳上來,雖然這樣不利於SEO,但是在csdn這個平臺下,相信還是會有很多人看到我的部落格的,希望能對讀者有所幫助。

視訊1-2的筆記見上一篇博文,本文是第三個視訊的筆記。

第3個視訊的筆記如下,主要的內容包括區域性加權迴歸、最小二乘的概率解釋、邏輯斯蒂迴歸、感知器演算法。









 

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