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机器学习 Week6 —— 无监督学习：聚类，主成分分析，异常检测之前介绍了监督学习的一些算法： 线性回归 Logistic 回归 神经网络模型 支持向量机 这篇文章介绍一下无监督学习的一些算法：K均值聚类算法...
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机器学习 Week5 —— 支持向量机，核函数之前介绍了几种不同的监督学习算法以及测试集和验证集的概念： 线性回归 Logistic 回归 神经网络模型 训练模型的优化 这篇文章介绍监督学习...
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机器学习 Week4 —— 训练模型的优化：测试集，验证集
之前介绍了几种不同的监督学习算法： 线性回归 Logistic 回归 神经网络模型 但是有时将模型训练出来之后，会发现模型与实际之间的误差还是很...
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机器学习 Week3 —— 神经网络，反向传播算法之前介绍了用于回归问题的模型：线性回归模型，和用于分类问题的算法：Logistic 回归，使用这两种算法，我们可以很好地匹配线性的特征，而如果想...
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机器学习 Week2 —— Logistic回归，正则化之前介绍了线性回归模型，这个模型是用于处理回归问题，接下来介绍一下分类问题的处理。首先介绍二分类问题，举个例子，根据肿瘤大小判断一个肿瘤是良性还...
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机器学习 Week1 —— 线性回归，梯度下降自学机器学习，我选择的是吴恩达在Coursera上的公开课Machine Learning，学了课程中的两个星期，发现讲得比较明白易懂，连微积分...
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