鐵人檔案
大家好，我是短挨低。我大學文組，後來不小心考上資工所，又不小心上了機器學習這門課。雖然廢物如我，可是偶爾也想認真一下，某一天我打開聖經課本PRML，糗了都看不懂，不是說好機器學習嗎？？怎麼左翻右翻都是數學？？？騙我？？
費盡千辛萬苦終於有點頭緒，希望可以在這三十天透過這本書跟大家介紹一下機器學習是什麼，並且以python實做一些演算法。我本人文組，所以希望可以寫得讓文組也看得懂，如果你還是看不懂，我先跟你道歉。
我們在前幾天以機率的角度看curve fitting！就提到類似的概念了，不過當時我們只考慮了一個 w 。而這邊我們就更進一步的看可以怎麼做！ 首先我們設定pr...
昨天跟大家介紹了貝氏回歸與預測分佈，那我們今天就來看一下程式碼會長什麼樣子吧！這邊我所使用的資料集是這個 import numpy as np import m...
分類是什麼呢？也就是今天我有K種不同的類別，我得到一筆資料，依照他的特徵，我判斷這會是那一類的資料！ 今天跟大家介紹的方式不牽涉機率，且是以兩元分類作為出發。也...
上一篇以無機率的方式介紹怎麼做一個簡單的分類，而我們現在介紹一些有機率想法在裡面的方式。 前一篇我們給一筆資料 x 他就告訴我是+1或是-1，進而告訴你預測是哪...
上一篇我們提到了二元分類的logistic regression，今天來看一下多類別的實做方式。 補充一下昨天沒有寫清楚的部份這邊的Yn是，第n筆資料是第一個類...
今天開始跟大家介紹kernel method（核函數）。 在之前的方法中，訓練資料都是用來訓練一個 w ，接著我們用這個 w 來預測，也就是說訓練資料在訓練階段...
我們以前討論regression，談到phi的時候，只有講過一種，也就是多項式的基函數，今天跟大家介紹另外一種也是相當常用的基函數(phi)，RBF（Radia...
今天繼續跟大家介紹kernel method，kernel另一個很重要的應用就是高斯過程（Gaussian Process），在看Gaussian proces...
上次說到了常常使用這個kernel 可以發現參數其實滿多的，所以應該要怎麼選擇呢？這邊使用的方式就是簡單的最大化likelihood而已，這是因為如果要完整的使...
講了兩天Gaussian Process，是時候實做一下了，資料集使用之前用過的這個。最後應該會得到這樣的fitting結果，這邊我們假設noise的精度bet...
