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机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析
数值分析——绪论及误差分析 数值分析——绪论及误差分析[#%E6%95%B0%E5%80%BC%E5%88%86%E6%9E%90%E7%BB%...
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机器学习（6）——凸优化理论(一)
概述 凸优化，或叫做凸最优化，凸最小化，是数学最优化的一个子领域，研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题。凸优化在某种意义上说较一般情形的数学...
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机器学习（5）——代价函数误差分析代价函数简介 代价函数(Cost Function),通常也被称为损失函数(Loss Function)。这类函数是机器学习乃至整个数据科学...
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机器学习（4）——广义线性回归函数模型 在前面我们探讨了普通的线性回归，这次我们来讨论广义线性回归，通常也被称为 Logistic回归 ，我们先回忆一下线性回归的函数模型...
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机器学习（3）——信息论基础（熵的介绍）信息论基础 在讲述熵的时候，我想先引入一个新的东西——信息量，信息是用来减少随机不确定性的东西（即不确定性的减少）。对于事件来说，它发生的概...
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声明
深度学习 简介 时至今日，AI/ML的技术开始了大规模的普及，在这个时代下，了解学习一些相关的知识是非常有必要的。该系列文章由浅入深的阐述了...
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机器学习（2）——线性回归
线性回归 函数模型 线性回归函数想必大家在高中的学习中就已经学习过了，这一篇文章中我们并不会很详细的介绍。首先，如同下面这张散点图： 我们...
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机器学习（1）——几个基本要素
学习算法 什么是学习算法，学习当然不是一个动词，学习算法最简单的理解便是能够从数据中学习的算法，学习的解释根据 Mitchell 提出的定义...
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