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机器学习

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CS229编程7:K-means聚类与主成分分析

CS229编程7:K-means聚类与主成分分析

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斯坦福ML(Matlab)公开课,这次练习先实现K-means聚类算法并应用于图像压缩,然后实现PCA并用于人脸图像,最后展示高维数据的可视化技巧。我发现matlab做动画特别方便,顺手把算法执行过程动画化了。 K-means聚类 循序渐进...

Python循序渐进主成分分析

Python循序渐进主成分分析

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译自《Implementing a Principal Component Analysis (PCA)– in Python, step by step》,一步步地实现了PCA,验证了散布矩阵和协方差矩阵可以得到同样的子空间,并友好地可视...

CS229编程6:支持向量机

CS229编程6:支持向量机

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斯坦福ML(Matlab)公开课,本次练习试验支持向量机,并应用于垃圾邮件分类。代码本身非常简单,理论知识参考《统计学习方法》或公开课视频。 支持向量机 这部分先在多个2D数据集上熟悉熟悉SVM和惩罚参数。 线性可分数据 简单的线性可分数据...

CS229编程5:正则化线性回归与偏差方差权衡

CS229编程5:正则化线性回归与偏差方差权衡

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斯坦福ML(Matlab)公开课,本次练习将实现正则化线性回归、多项式回归,并且在不同的参数下拟合数据、绘制学习曲线。 正则化线性回归 利用水库水位预测流量。 可视化数据集 数据集被拆分为3部分: 训练集 交叉验证集,用来决定正则化参数 测...

CS229编程4:训练神经网络

CS229编程4:训练神经网络

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斯坦福ML(Matlab)公开课,实现上次遗留的反向传播算法,并应用于手写数字识别,这次的看点是隐藏层的可视化,以及随机初始化参数的一些讲究。 简介 神经网络 上次实现了前向传播,但模型参数是别人给的。这次实现学习参数反向传播算法。 前向传...

CS229编程3:多分类和神经网络

CS229编程3:多分类和神经网络

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斯坦福ML(Matlab)公开课,这次主题是一些图像处理的基础知识。 简介 分别实现one-vs-all逻辑斯谛回归和神经网络,用来识别手写数字。其中逻辑斯谛回归是在上次练习的基础上拓展到多分类,神经网络不要求实现训练,仅要求实现前向传播然...

CS229编程2:逻辑斯谛回归

CS229编程2:逻辑斯谛回归

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斯坦福cs229 MATLAB公开课,简称ML公开课。这是第二次编程练习,本次重点是无约束非线性规划函数fminunc的用法,以及一些作图的技巧。 简介  实现逻辑斯谛回归,并应用到给定的两个数据集上。 逻辑斯谛回归  ...

CS229编程1:线性回归

CS229编程1:线性回归

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看完《统计学习方法》后,最近以将近一天一课速度把斯坦福的机器学习公开课看了大半。速度很快但感觉没有《方法》扎实,应该是没有足够的实践所致。正巧最近也在学Matlab,于是把课后的编程练习过一遍,一举两得。 目标 作为CS229的第一次编程练...

序列标注模型算法比较

序列标注模型算法比较

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偶然浏览到一篇挺有实际参考价值的论文Nguyen and Guo(2007)。该文比较了一些模型和算法在词性标注和OCR任务上的性能,包括HMM、CRF、AP、Structured SVM、M3N、SEARN算法以及SLE算法,对算法选型很...

CRF++代码分析

CRF++代码分析

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本文按照调用顺序抽丝剥茧地分析了CRF++的代码,详细注释了主要函数,并指出了代码与理论公式的对应关系。内容包括拟牛顿法的目标函数、梯度、L2正则化、L-BFGS优化、概率图构建、前向后向算法、维特比算法等。 背景知识请参考《条件随机场》。...

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HanLP自然语言处理包基于DoubleArrayTrie的Aho Corasick自动机