范数
L1 L2 Regularition
这部分看过忘了,有空整理吧,估计是上述参考文献中的一部分
广义线性模型 基函数
back propagation
我还想把上次的pytorch复习下呢 那里backpropagation一直有个地方不懂
Least Square
Normal Equation (cs229 tr的做法)
矩阵的迹
矩阵求导
假设x是一个列向量
更多矩阵求导 待学
梯度下降法
牛顿法
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改进的迭代尺度法
收敛速度 何时使用
分类问题的基本思路
这里不是很懂 生成模型
求解线性模型的基本思路
距离判别方式
汉明距离 马氏距离
Linear Regression的解法
一元情况
多元的解
多元时解不唯一,引入正则化项,岭回归
正则化的作用