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吴恩达机器学习(二)

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目前已经学到16-2 第2节(已经学完)

单词:
ameliorate v. 改善; 改进; 改良 Nothing can be done to ameliorate the situation
plateau n.高原 v. (在一段时期的发展后) 保持稳定水平,处于停滞状态 housing prices plateau.
sanity check 合理性检查; sanity n. 精神健全; 神志正常; 明智; 理智; 通情达理
indictive adj. 指示的
sell replicas n. 复制品; 仿制品
skewed classes 偏斜类 skewed adj. 歪曲的; 有偏颇的; 不准确的; 偏向(或偏重)…的; 偏的; 斜的; 歪的;
norm of x : x 的范数。
envisage: v. 想象; 设想; 展望 in the original design envisaged 在最初的设计里
mercer's theorem: 任何半正定的函数都可以作为核函数
astride:prep. 跨(或骑)在…上; adv. 叉开两腿; 跨着; 骑着; it usually doesn't astride a physical meaning
argentina n.阿根廷;
covariance matrix(协方差矩阵)
eigenvectors 特征向量
Single Value Decomposition: 奇异值分解(简称SVD),

https://www.icourse163.org/course/NJUE-1458311167

https://next.xuetangx.com/course/sdu298162cc/4050076?fromArray=search_result

笔记:
1. In linear reg, how can we automatically choose a good value for the rge param lambda?(refer to 10-5)

how to automatically choose the reg param lambda?(refer to 10-5)

1.try lambda (range 0 to 10),
2. Using CV set to evaluate them. pick the lowest error on the CV set.

if lambda is very samll, it will fit data very well.

第六章
1.除了梯度算法外,其他的一些算法。

第九章
back propagation 所做的就是算出梯度下降的方向,what gradient descent is doing is is taking a little steps downhill

第十章
算法结果不好的时候怎么办?

解决方案:

判断偏差与方差

第十一章
pricison and recall

predict y=1 all the time, it will have high recall.

如何判断哪种算法好?用f1 score

第十二章 SVM
第1节 讲svm cost function是怎么来的。另外,与LR不同的是,它的输出没有概率,保有1和0。

SVM also called a large margin classifier

什么时候使用哪种算法

第十四章
PCA and linear reg

这两个等式是相等的

不要用PCA来避免overfitting

第十五章
1.什么时候使用导常检测,什么时候使用监督学习

后续准备学习的:
https://www.bilibili.com/video/av41718196/
https://www.zhihu.com/question/37031588

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