斯坦福大学《机器学习》笔记
来源:互联网 发布:数据库 经典公开课 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 08:58
[第1集] 机器学习的动机与应用
[第2集] 监督学习应用.梯度下降
[第3集] 欠拟合与过拟合的概念
[第4集] 牛顿方法
第一集,比较基础,没听
[第2集] 监督学习应用.梯度下降
梯度下降(对所有样本求一遍偏导)
随机梯度下降(从样本集合里,随机选取一个样本,求偏导)
最小二乘算法推导
[第3集] 欠拟合与过拟合的概念
概率角度解释:最大似然和最小二乘所求目标函数一致
局部加权回归
感知机算法
[第4集] 牛顿方法
牛顿方法
广义线性模型:http://lib.csdn.net/article/machinelearning/39601
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