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第十七章 大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）17.1 大型数据集的学习 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？...
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第十六章 推荐系统(Recommender Systems)看到推荐系统的时候，我是很兴奋的，因为我很多同学都是走这个方向的，然而，我却对这个方向一点都不了解 。。。。。。 16.1 问题形式化 在很多企...
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第十五章 异常检测（Anomaly Detection）15.1 问题的动机 接下来，我将介绍异常检测（Anomaly detection）问题。。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之...
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第十四章 降维（Dimensionality Reduction）
14.1 动机一：数据压缩 其实当我们看到降维的时候，也会很自然地想起数据压缩，数据压缩带给我们的好处有很多，例如不占磁盘很多空间，加快学习算法...
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第十三章 聚类（Clustering）13.1 聚类简介 聚类是一个非监督学习的算法，监督学习和非监督学习的介绍在第一章：监督学习VS非监督学习 - 简书上面有详细介绍。 在一个典型...
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第十二章 支持向量机（Support Vector Machines）
12.1 大边界的直观理解 先直观理解一下支持向量机，人们有时将支持向量机看作是大间距分类器。 具体而言，如果你考察这样一个数据集，其中有正样本...
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第十一章 机器学习的设计
11.1 首先要做什么 接下来，我们会谈到机器学习系统的设计。下面的课程的的数学性可能不是那么强，但是我认为我们将要讲到的这些东西是非常有用的，...
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第十章 应用机器学习的建议10.1 决定下一步做什么 到目前为止，前面已经介绍了许多不同的学习算法。 但是有个问题，当我们使用机器学习的时候，如何确保我们在设计机器学习的...
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第九章 神经网络的学习
9.1 代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法： 假设神经网络的训练样本有个，每个包含一组输入和一组输出信号，表示神经网络层数，标书输出...
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