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@青松予 刚看了一眼，应该是我编辑公式的时候疏忽了，应该是Xi，谢谢指正
程序员的机器学习笔记－第三篇 线性回归
前三篇笔记介绍了机器学习的一些基本概念以及理论基石，从这篇笔记开始我们就进入到具体的一个个模型的学习了。其实关于理论和概念还有很多内容没有介绍到，但是不结合具体的模型...
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一篇简单易懂的原理文章，让你把JVM玩弄与手掌之中
jvm原理 Java虚拟机是整个java平台的基石，是java技术实现硬件无关和操作系统无关的关键环节，是java语言生成极小体积的编译代码的运行平台，是保护用户机器免受恶意...
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你好，看到你的留言后我刚刚重新验算了下，结果是正确的，令5，6二式为0后解得的W0和W1的结果和文章中的结果是一致的。
程序员的机器学习笔记－第三篇 线性回归
前三篇笔记介绍了机器学习的一些基本概念以及理论基石，从这篇笔记开始我们就进入到具体的一个个模型的学习了。其实关于理论和概念还有很多内容没有介绍到，但是不结合具体的模型...
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@对社会有用的猿 式1.2不是蕴含真实函数不止一个，实际情况是式1.2是基于这样的假设前提得出的：试图用一个算法模型解决所有的二分类问题而不是某个具体的问题，而且每个问题对应的那个真实函数可以是任意的。
在这种前提下，这个“通用”算法所有问题上的误差总和是由1.2式描述的。程序员的机器学习笔记－第一篇 NFL定理
在前一篇笔记中介绍了一些机器学习中的基本概念，其中提到了“模型”和“假设空间”的概念，也说过“统计学习首先要考虑的问题是学习什么样的模型，模型确定了，模型的假设空间自然就确定...
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@JR_Wang 谢谢你的鼓励！最近事情多就有点懈怠了，好在有你提醒，我一定会继续写下去的！
程序员的机器学习笔记－第四篇 梯度下降
我们在上一篇笔记中使用最小二乘法得到的目标函数是一个形式简单的2次函数，它是一个凸函数，对它的各个参数求偏导并令偏导为0后得到的是一个线性方程组，如果这个线性方程组存在唯一解...
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程序员的机器学习笔记－第四篇 梯度下降我们在上一篇笔记中使用最小二乘法得到的目标函数是一个形式简单的2次函数，它是一个凸函数，对它的各个参数求偏导并令偏导为0后得到的是一个线性方程组，如果这个线性方程组存在唯一解...
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去年所有好片好剧我全打包了，没一部低于9
狗年将至，年货敲门。 今年，承蒙毒饭不离不弃，Sir给大家准备了一件大礼包—— 过去一年的。 9分。 111部。 故事电影、电视剧、纪录片全都有。 目的就一个—— 让你过年加...
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程序员的机器学习笔记－第三篇 线性回归
前三篇笔记介绍了机器学习的一些基本概念以及理论基石，从这篇笔记开始我们就进入到具体的一个个模型的学习了。其实关于理论和概念还有很多内容没有介绍到，但是不结合具体的模型...
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程序员的机器学习笔记－第二篇 机器学习有效性
在上一篇笔记中，我们讨论了NFL定理，该定理指出不结合具体问题去比较学习算法之间的优劣是没有意义的。那么如果针对具体的问题我们又可能会提出如下的一些问题： 1. 为了获得一个...
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程序员的机器学习笔记－第一篇 NFL定理在前一篇笔记中介绍了一些机器学习中的基本概念，其中提到了“模型”和“假设空间”的概念，也说过“统计学习首先要考虑的问题是学习什么样的模型，模型确定了，模型的假设空间自然就确定...
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程序员的机器学习笔记－第〇篇 绪论
这篇文章是我的“程序员的机器学习笔记”系列的第一篇，之所以要写这个笔记一是希望自己能有所提高，毕竟总结的过程也是二次学习的过程；二呢，是希望给有意愿转到机器学习方向的...
