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l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm
這里分享一個關于標題網(wǎng)址： https://rorasa.wordpress.com/2012/05/13/l0-norm-l1-norm-l2-norm-l-infinit...
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Python實踐之邏輯回歸（Logistic Regression）
機器學習算法與Python實踐這個系列主要是參考《機器學習實戰(zhàn)》這本書韵丑。因為自己想學習Python爵卒，然后也想對一些機器學習算法加深下了解，所以就想通過Python來實現(xiàn)幾個比...
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對邏輯斯蒂回歸的一些細節(jié)剖析
原文：http://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/46755679 首先聲明：本博客的寫作思路是對機器學習的一些基本算法...
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LR與SVM的異同原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_818f5fde0102vvpy.html 在大大小小的面試過程中撵彻，多次被問及這個問題：“請說一下邏輯回歸...
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Stanford機器學習---第三講. 邏輯回歸和過擬合問題的解決 logistic Regression & Regularization
什么是邏輯回歸钓株？ Logistic回歸與多重線性回歸實際上有很多相同之處，最大的區(qū)別就在于它們的因變量不同陌僵，其他的基本都差不多轴合。正是因為如此，這兩種回歸可以歸于同一個家族碗短，即...
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機器學習常見的幾個誤區(qū)
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5357c0af0102uxoh.html 下面羅列的幾個在機器學習算法實際應用中誤區(qū)受葛，解決了我很多困惑，...
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用戶人品預測大賽獲獎團隊分享
綜合用戶人品預測大賽獲獎團隊分享 DataCastle運營發(fā)表于 2016-3-24 15:11:50 2016年3月19日－3月20日偎谁，由微額速達（上海）金融信息服務有限公...
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機器學習算法需要注意的一些問題
原文：http://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/47108523 對于機器學習的實際運用总滩，光停留在知道了解的層面還不夠...
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主成分分析(PCA)原理及推導
原文：http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/42264479 什么是PCA？ 在數(shù)據(jù)挖掘或者圖像處理等領域...
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經(jīng)典排序算法總結與實現(xiàn) --python原文：http://wuchong.me/blog/2014/02/09/algorithm-sort-summary/ 經(jīng)典排序算法在面試中占有很大的比重巡雨，也是基礎闰渔，為了未...
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Github上Stars最多的53個深度學習項目，TensorFlow遙遙領先
原文：https://github.com/aymericdamien/TopDeepLearning 項目名稱 Stars 項目介紹 TensorFlow ...
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連續(xù)特征離散化達到更好的效果,特征選擇的工程方法
http://www.zhihu.com/question/31989952 連續(xù)特征的離散化：在什么情況下將連續(xù)的特征離散化之后可以獲得更好的效果鸯隅？ Q:CTR預估澜建，發(fā)現(xiàn)C...
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資源 | 數(shù)十種TensorFlow實現(xiàn)案例匯集：代碼+筆記
這是使用 TensorFlow 實現(xiàn)流行的機器學習算法的教程匯集。本匯集的目標是讓讀者可以輕松通過案例深入 TensorFlow蝌以。 這些案例適合那些想要清晰簡明的 Tenso...
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向量的表示及協(xié)方差矩陣(PCA)
引言 當面對的數(shù)據(jù)被抽象為一組向量炕舵，那么有必要研究一些向量的數(shù)學性質。而這些數(shù)學性質將成為PCA的理論基礎跟畅。 理論描述 向量運算即：內積咽筋。首先，定義兩個維數(shù)相同的向量的內積為...
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四大機器學習降維算法：PCA徊件、LDA奸攻、LLE蒜危、Laplacian Eigenmaps原文：http://dataunion.org/13451.html 引言： 機器學習領域中所謂的降維就是指采用某種映射方法，將原高維空間中的數(shù)據(jù)點映射到低維度的空間中睹耐。降維...
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奇異值分解(SVD) --- 幾何意義原文：http://blog.sciencenet.cn/blog-696950-699432.html 關于線性變換部分的一些知識可以猛戳這里奇異值分解(SVD) --- ...
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正則化方法：L1和L2 regularization辐赞、數(shù)據(jù)集擴增、dropout原文：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657 本文是《Neural networks and dee...
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(轉)一個10年程序員職業(yè)發(fā)展硝训、總結和困境
個人覺得不錯响委，轉載一下~ 原文地址：http://www.cnblogs.com/wormday/archive/2011/04/10/2011013.html 我 不是計算...
