特征向量 什么是特征向量 为什么要用特征向量 应用领域 特征向量 什么是特征向量 向量是具有一定大小和方向的量，可以简单理解为一串数字的集合，就像一行多列的矩阵，比如：[2,0,1,9,0,6,3,0]。每一行代表一个数据项，每一列代表一个该数据项的各个属性。 特征向量是包含事物重要特征的向量。大家比较熟知的一个特征向量是RGB (红-绿...

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7.5 AdaGrad算法 7.5.1 算法 7.5.2 特点 7.5.3 从零开始实现 7.5.4 简洁实现 小结 参考文献 7.5 AdaGrad算法 在之前介绍过的优化算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。举个例子，假设目标函数为 ，自变量为一个二维向量 ，该向量中每一个元素在迭代时都使用...

机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM)（一） 机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM)（一） 来源：http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/24876849 最近在看斯坦福大学的机器学习的公开课，学习了支持向量机，再结合网上各位大神的学习经验总结了自己的一些关于支持向量机知识。 一、...

Deeplearning Algorithms tutorial 本地散点平滑估计 优缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器...

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一、代价函数 1.1 经验风险最小化 1.2 替代损失函数 一、代价函数 1.1 经验风险最小化 机器学习通常是间接的，需要优化的是测试集上的某个性能度量 。这个度量 通常很难直接求解，甚至难以直接建模优化。如：在图像目标检测问题中，常见的 就是mAP:mean average precision 。 普遍的做法是：希望通过降低代...