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到目前為止川慌，我們一直都在討論有限狀態(tài)下的MDP問題吃嘿，現(xiàn)在我們來看下當(dāng)狀態(tài)數(shù)量是無限時如何求解MDP問題。 離散化 也許求解無限狀態(tài)下的MDP問題最簡單的方法就是先將無限狀態(tài)離...

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上一節(jié)我們介紹了因子分析挣饥，該模型通過一系列變換可以將高維數(shù)據(jù)用低維數(shù)據(jù)來表示。因子分析基于的是概率模型赢织，并且需要用到EM算法進(jìn)行參數(shù)估計亮靴。 這一節(jié)我們介紹主成分分析(Prin...

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這一節(jié)開始我們討論非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised Learning)的算法八毯。在監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中搓侄，訓(xùn)練數(shù)據(jù)既包含特征也包含標(biāo)簽，通常表示為{(x(1), y(1)), .....

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這一節(jié)我們主要討論機(jī)器學(xué)習(xí)具體應(yīng)用中的一些建議话速，大部分內(nèi)容都不會涉及到數(shù)學(xué)讶踪，但卻可能是最難理解的一部分。另外本文的部分內(nèi)容可能有一些爭議泊交，部分內(nèi)容也不適用于學(xué)術(shù)研究乳讥。 機(jī)器學(xué)...

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偏差與方差 當(dāng)討論線性回歸時云石，我們提到過欠擬合和過擬合的問題。如下圖所示研乒，左圖用的是y=θ0+θ1x的線性模型進(jìn)行擬合汹忠，而右圖用了更為復(fù)雜的多項式模型y=θ0+θ1x+......

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HTTP發(fā)展簡史 HTTP/0.9 1991年發(fā)布 只支持GET命令 請求及返回值都是ASCII碼 請求以換行符(CRLF)結(jié)束 返回值只支持HTML格式 服務(wù)器返回值之后立...

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上一篇文章中我們已經(jīng)根據(jù)拉格朗日對偶性推導(dǎo)出了SVM最優(yōu)化公式。而在這一篇文章中，我們將會從SVM最優(yōu)化公式中引出核函數(shù)(kernels)的概念宽菜，由此給出在高維空間下更高效應(yīng)...

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在接下來的兩篇文章里谣膳，我們會著重介紹支持向量機(jī)(Support Vector Machine)算法，以下簡稱為SVM铅乡。SVM可以稱得上是監(jiān)督學(xué)習(xí)里最優(yōu)秀的算法了继谚，在諸如文本分...

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生成學(xué)習(xí)算法 目前為止侨嘀，我們主要討論的學(xué)習(xí)算法基于p(y|x;θ)進(jìn)行建模臭挽，即給定x的情況下y的條件分布。比如在邏輯回歸里我們基于p(y|x;θ)推導(dǎo)出hθ(x)=g(θTx...

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牛頓方法 之前我們在最大化對數(shù)似然函數(shù)l(θ)時用到了梯度上升法咬腕，現(xiàn)在我們介紹另一種方法欢峰。 我們先來看下如何用牛頓方法(Newton's Method)求解θ使得f(θ)=0...

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線性回歸的概率解釋 在解決線性回歸問題時，我們?yōu)槭裁匆褂米钚《朔ㄗ鳛榇鷥r函數(shù)涨共？這個問題我們會通過概率統(tǒng)計來進(jìn)行解釋纽帖。 假設(shè)對每個樣本數(shù)據(jù)，輸出值與預(yù)測值存在一定的誤差ε(...

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監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)是指給定一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)举反，使機(jī)器能夠利用它們分析未知數(shù)據(jù)懊直。任何機(jī)器學(xué)習(xí)問題都可以分為兩類：監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)和非監(jiān)督...