斯坦福大學公開課機器學習：machine learning system design | data for machine learning（數據量很大時，學習算法表現比較好的原理）
下圖為四種不同算法應用在不同大小數據量時的表現，可以看出，隨著數據量的增大，算法的表現趨於接近。即不管多麽糟糕的算法，數據量非常大的時候，算法表現也可以很好。
數據量很大時，學習算法表現比較好的原理：
使用比較大的訓練集（意味著不可能過擬合），此時方差會比較低；此時，如果在邏輯回歸或者線性回歸模型中加入很多參數以及層數的話，則偏差會很低。綜合起來，這會是一個很好的高性能的學習算法。
斯坦福大學公開課機器學習：machine learning system design | data for machine learning（數據量很大時，學習算法表現比較好的原理）
相關推薦
斯坦福大學公開課機器學習：machine learning system design | data for machine learning（數據量很大時，學習算法表現比較好的原理）
ali 很多 好的 info 可能 斯坦福大學公開課 數據 div http 下圖為四種不同算法應用在不同大小數據量時的表現，可以看出，隨著數據量的增大，算法的表現趨於接近。即不管多麽糟糕的算法，數據量非常大的時候，算法表現也可以很好。 數據量很大時，學習算法表現比
斯坦福大學公開課機器學習： advice for applying machine learning - evaluatin a phpothesis（怎麽評估學習算法得到的假設以及如何防止過擬合或欠擬合）
class 中一 技術分享 cnblogs 訓練數據 是否 多個 期望 部分 怎樣評價我們的學習算法得到的假設以及如何防止過擬合和欠擬合的問題。 當我們確定學習算法的參數時，我們考慮的是選擇參數來使訓練誤差最小化。有人認為，得到一個很小的訓練誤差一定是一件好事。但其實，僅
斯坦福大學公開課機器學習： advice for applying machine learning | regularization and bais/variance（機器學習中方差和偏差如何相互影響、以及和算法的正則化之間的相互關系）
交叉 來講 相對 同時 test 如果 開始 遞增 相互 算法正則化可以有效地防止過擬合, 但正則化跟算法的偏差和方差又有什麽關系呢？下面主要討論一下方差和偏差兩者之間是如何相互影響的、以及和算法的正則化之間的相互關系 假如我們要對高階的多項式進行擬合，為了防止過擬合現象
斯坦福大學公開課機器學習：advice for applying machine learning | learning curves （改進學習算法：高偏差和高方差與學習曲線的關系）
繪制 學習曲線 pos 情況 但我 容量 繼續 並且 inf 繪制學習曲線非常有用，比如你想檢查你的學習算法，運行是否正常。或者你希望改進算法的表現或效果。那麽學習曲線就是一種很好的工具。學習曲線可以判斷某一個學習算法，是偏差、方差問題，或是二者皆有。 為了繪制一條學習曲
斯坦福大學公開課機器學習： advice for applying machine learning | deciding what to try next(revisited)（針對高偏差、高方差問題的解決方法以及隱藏層數的選擇）
ice 簡單 pos .com img 想要 技術 分割 就是 針對高偏差、高方差問題的解決方法： 1、解決高方差問題的方案：增大訓練樣本量、縮小特征量、增大lambda值 2、解決高偏差問題的方案：增大特征量、增加多項式特征（比如x1*x2,x1的平方等等）、減少la
斯坦福大學公開課機器學習：machine learning system design | trading off precision and recall（F score公式的提出：學習算法中如何平衡（取舍）查準率和召回率的數值）
ron 需要 color 不可 關系 machine 同時 機器學習 pos 一般來說，召回率和查準率的關系如下：1、如果需要很高的置信度的話，查準率會很高，相應的召回率很低；2、如果需要避免假陰性的話，召回率會很高，查準率會很低。下圖右邊顯示的是召回率和查準率在一個學習算
斯坦福大學公開課機器學習：Neural Networks，representation: non-linear hypotheses（為什麽需要做非線性分類器）
繼續 例子 產生 成本 log repr 概率 .cn 成了 如上圖所示，如果用邏輯回歸來解決這個問題，首先需要構造一個包含很多非線性項的邏輯回歸函數g(x)。這裏g仍是s型函數（即 ）。我們能讓函數包含很多像這的多項式，當多項式足夠多時，那麽你也許能夠得到可以
斯坦福大學公開課機器學習：Neural network-model representation（神經網絡模型及神經單元的理解）
如何 work 單元 pre 結果 mda s函數 額外 權重 神經網絡是在模仿大腦中的神經元或者神經網絡時發明的。因此，要解釋如何表示模型假設，我們先來看單個神經元在大腦中是什麽樣的。如下圖，我們的大腦中充滿了神經元，神經元是大腦中的細胞，其中有兩點值得我們註意，一是神經
斯坦福大學公開課機器學習課程（Andrew Ng）五生成學習演算法
課程概要： 1.生成學習演算法（Generative learning algorithm） 2.高斯判別分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis） 3.GDA與logistic模型的聯絡 4.樸素貝葉斯（Naive Bayes） 5.
斯坦福大學公開課機器學習課程（Andrew Ng）四牛頓方法與廣義線性模型
本次課所講主要內容： 1、 牛頓方法：對Logistic模型進行擬合 2、 指數分佈族 3、 廣義線性模型（GLM）：聯絡Logistic迴歸和最小二乘模型 一、牛頓方法 牛頓方法與梯度下降法的功能一樣，都是對解空間進行搜尋的方法。 假設有函
斯坦福大學公開課 iOS應用開發教程學習筆記(第四課) Views 檢視
第四課名稱： Views 檢視 課程開始老師懷念了一會老喬。接著介紹這次的課程分為兩部分，一部分是Calculator的Demo，一部分是Views. 課程開始到第四課，其實斯坦福的課程裡是有作業的，人家已經做完了第一個作業了，就是完善計算器這個程式，完成一個比較複雜
corefx 源碼學習：NetworkStream.ReadAsync 是如何從 Socket 異步讀取數據的
並發 override rri this git event sin libraries ali 最近遇到 NetworkStream.ReadAsync 在 Linux 上高並發讀取數據的問題，由此激發了閱讀 corefx 中 System.Net.Sockets 實現源
VS 嘗試從數據庫進行更新時，遇到類型為“Microsoft.VSDesigner.Data.Local.ConnectionStringConverterServiceException”的異常。異常消息為：“”;
design 運行 oca sig cee 模型 新的 安裝完成 exc 最近，由於更換機器，在新機器上運行更新數據庫模型，報錯： 嘗試從數據庫進行更新時，遇到類型為“Microsoft.VSDesigner.Data.Local.ConnectionStringConve
【Andrew NG 機器學習公開課】CS229：Introduction、Linear Regression
這份筆記來源於Andrew NG在Coursera上的公開課和講義。 Introduction 機器學習問題 （一）有監督學習（Supervised Learning） 基本思想是：given the right answer for each example i
機器學習公開課筆記(8)：k-means聚類和PCA降維
K-Means演算法 非監督式學習對一組無標籤的資料試圖發現其內在的結構，主要用途包括： 市場劃分（Market Segmentation） 社交網路分析（Social Network Analysis） 管理計算機叢集（Organize Computer Clusters） 天文學資料分析（A
機器學習公開課筆記(7)：支援向量機
支援向量機(Support Vector Machine, SVM) 考慮logistic迴歸，對於$y=1$的資料，我們希望其$h_\theta(x) \approx 1$，相應的$\theta^Tx \gg 0$; 對於$y=0$的資料，我們希望$h_\theta(x) \approx 0$，相應的$\
機器學習公開課筆記(1)：機器學習簡介及一元線性迴歸
初步介紹 監督式學習: 給定資料集並且知道其正確的輸出應該是怎麼樣的，即有反饋（feedback），分為 迴歸 （Regressioin）: map輸入到連續的輸出值。 分類 （Classification）：map輸出到離散的輸出值。 非監督式學習: 給定資料集，並不知道其正確的輸出是什麼，
機器學習公開課筆記(6)：應用機器學習的建議
應用機器學習的建議 1. 評估學習演算法 在實際中應用學習演算法時，如何評估一個學習演算法的好壞？進一步地，如果學習的演算法的效果不太好，如何改進學習演算法？例如，對於一個簡單的線性擬合模型，改進演算法效果的策略包括： 採用更多的訓練例項訓練模型 採用更小的特徵集合 增加額外的特徵 嘗試高次項
機器學習公開課筆記(10)：大規模機器學習
批梯度下降 (Batch Gradient Descent) 以線性迴歸為例，用梯度下降演算法進行引數更新的公式為$$\theta_j=\theta_j-\alpha\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i)}$$可
機器學習公開課筆記(9)：異常檢測和推薦系統
異常檢測(Anomaly Detection) 基本假設：多數情況下資料點落入正常的取值範圍，但是當異常行為發生時，資料點的取值落入正常取值範圍之外（如圖1所示）。所以可以利用高斯分佈，計算行為發生的概率，如果是概率小於給定閾值，則認為發生了異常行為。基本過程是利用訓練資料點建立模型$p(x)$，對於新的資