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Aug 19, 2021
Part.16_MulticlassClassification-One_vs_Rest(ML_Andrew.Ng.)

Part.16_MulticlassClassification-One_vs_Rest(ML_Andrew.Ng.)

One vs Rest 2021-08-19 Tags: #MulticlassClassification #Classification #MachineLearning AKA: One vs All MulticlassClassification $$\begin{aligned} &y \in\{0,1 \ldots n\} \\ &h_{\theta}^{(0)}(x)=P(y=0 \mid x ; \theta) \\ &h_{\theta}^{(1)}(x)=P(y=1...

11/19/2023
Aug 19, 2021
Sigmoid-Definition

Sigmoid-Definition

Sigmoid 2021-08-19 Tags: #Sigmoid Sigmoid means resembling the lower-case Greek letter sigma (uppercase Σ, lowercase σ, lowercase in word-final position ς) or...

11/19/2023
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Aug 19, 2021
Sigmoid_Function

Sigmoid_Function

Sigmoid Function 2021-08-19 Tags: #Sigmoid #MachineLearning #ActivationFunction 什么是Sigmoid函数? Sigmoid的含义是像S型的, 所以Sigmoid函数便是具有S形状的一类函数. Sigmoid函数把整个实数域上的任意数映射到一个有限的区间里面: $(0,1)$ 在分类问题里面, it's useful for transforming an arbitrary-valued function into a function better...

11/19/2023
Aug 18, 2021
Part.10_Octave_Tutorial(ML_Andrew.Ng.)

Part.10_Octave_Tutorial(ML_Andrew.Ng.)

Octave Tutorial 2021-08-18 Tags: #Octave #MachineLearning 还是要在实践中学习Octave 为什么吴恩达说Octave比Python好呢? 或许这里涉及到编程与建模的区别? 建模的目的是快速实现一个模型, 像 Matlab Octave Labview之类的软件的目标就是快速建模, 而编程语言像是Python之类的, 他们的目的偏向于建立一个模型的可靠的应用实例, 不仅要实现, 还需要可靠, 性能需要优化但是像IPython Console,...

11/19/2023
Aug 16, 2021
How_to_Work_Hard-Paul_Graham

How_to_Work_Hard-Paul_Graham

How to Work Hard 2021-08-16 Tags: #Essay #PaulGraham #Translation Chinese Translation English Version June 2021 It might not seem there's much...

11/19/2023
Aug 16, 2021
如何努力工作_Paul_Graham

如何努力工作_Paul_Graham

如何勤奋工作 2021-08-16 Tags: #Essay #PaulGraham #Translation 2021.6 关于如何勤奋工作似乎没什么好学的. 任何上过学的人都知道勤奋工作需要付出些什么, 即使他们选择不去这么做. 要知道有些12岁的小孩也工作得非常勤奋. 如今，每当思考这个问题的时候, 我总会发现自己相比学生时期有了更多的感悟. 我的感悟之一是: 如果你想要做点了不起的事情, 那么努力工作是必须的. 在童年的时候, 我还对此不太确定: 那时学校里不同功课的难度并不相同, 有的功课不费什么力气就能做好. 而且我看那些出色的大人们工作的时候,...

11/19/2023
Aug 16, 2021
矩阵的求导

矩阵的求导

对矩阵的求导MatrixDerivative 2021-08-16 Tags: #Matrix #Derivative #Calculus #MachineLearning 在学习吴恩达机器学习CS229的时候为了推导Normal Equation的公式, 接触到了函数对于矩阵的求导, 因为许久没有接触微积分, 并且知识跨度太大, 许久没有看懂, 故在此笔记中慢慢梳理. Learning Materials: Pili HU, Matrix Calculus, https://github.com/hupili/tutorial/tree/master/matrix-calculus A Matrix Algebra...

11/19/2023
Aug 16, 2021
矩阵迹的性质

矩阵迹的性质

矩阵迹的性质 2021-08-16 Tags: #Trace #Matrix #Math 标量可以直接套上迹： $a=\operatorname{tr}(a)$ $\mathrm{tr}AB = \mathrm{tr}BA$ ^tracecommutative 左边: $\begin{align} &\sum^ni a{1i}b{i1}+\sum^ni a{2i}b{i2}+\cdots+\sum^ni a{mi}b{im} \\ = &\sum^mj\sum^nia{ji}b_{ij} \\ = &\sum^mi\sum^nj a{ij}b{ji} \end{align}$ 右边: $$ \begin{align} &\sum^mi...

11/19/2023
Aug 14, 2021
Part.9_Normal_Equation(ML_Andrew.Ng.)

Part.9_Normal_Equation(ML_Andrew.Ng.)

Normal Equation 2021-08-14 Tags: #MachineLearning #NormalEquation #LinearRegression Normal Equation 是解线性回归(Linear Regression) 问题的一种代数方法. Definition The value of $\theta$ that minimizes $J(\theta)$ can be...

11/19/2023
Aug 6, 2021
Part.7_Feature_Scaling(ML_Andrew.Ng.)

Part.7_Feature_Scaling(ML_Andrew.Ng.)

Feature Scaling 2021-08-06 Tags: #MachineLearning #FeatureEngineering 深入阅读的链接: https://sebastianraschka.com/Articles/2014aboutfeature_scaling.html When to Use 在梯度下降的时候, 缩放数据可以让梯度变化更平滑 If an algorithm uses gradient descent, then the difference in ranges of...

11/19/2023