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Machine Learning-支持向量机(SVM-Support Vector Machines)

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好久没有更新文章了,距离上一篇文章已经快大半个月了。主要是最近这段时间太忙了,在两个项目之间来回切换,再加上好多同事要离职,组里有点动荡。其实在5月5号那天我就一口气提前把整个course都学完了,主要是每个周末都要空出来完成作业好烦(虽然不做作业我也没啥好干的),那还不如一下子全部做完吧。全部学下来感觉最难的两部分内容就是神经网络和支持向量机了,我这里说的难,指的是真正理解这两个算法,知道他们的工作原理,甚至是理解他们背后的数学原理。如果你仅仅为了完成课后的assignment,那这两部分的内容其实也是很easy的。课程中一涉及到算法背后的原理,感觉Andrew Ng讲得不够清楚,他只会告诉你用什么样的公式去计算,但不会告诉你为什么要用这个公式,以及这个公式是怎么来的。当然,我这么说并不是质疑Andrew Ng讲得不好,而是这门课设计的初衷就是为了让更多人的学会机器学习,而不管你有没有数学背景,所以Andrew Ng一直在说don’t worry about the math,don’t worry about the math…哈哈
本来这篇文章是要写Week6的内容的,但是[……]

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