Markdown 公式总结
Markdown 公式指导手册
本文为 MathJax 在 Cmd Markdown 环境下的语法指引。
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降维 Dimensionality Reduction
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ML
我们希望使用降维的原因有以下几个 ：
一个原因是数据压缩。数据压缩不仅通过压缩数据使得数据占用更少的计算机内存和硬盘空间， 它还能给算法提速 。
另一个原因就是可视化。通过降维
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聚类 Clustering
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ML
无监督学习无监督学习（Unsupervised Lear{ {ning），顾名思义，就是不受监督的学习，一种自由的学习方式。该学习方式不需要先验知识进行指导，而是不断地自我认知
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支持向量机
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ML
Support Vector Machines代价函数在逻辑回归中，我们的预测函数为：
$h_{\theta}(x) = \frac{1}{1+e^{-\theta^T x}}
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机器学习系统设计
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ML
首先要做什么给定一个电子邮件数据集，我们可以为每个电子邮件构建一个向量。这个向量中的每个条目代表一个单词（词袋模型）。该矢量通常包含10,000到50,000个条目，通过查找我
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算法分析优化
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ML
数据集划分为了检验算法是否过拟合，我们将数据分成训练集和测试集，通常用70%的数据作为训练集，用剩下30%的数据作为测试集。
很重要的一点是训练集和测试集均要含有各种类型的数据
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神经网络-1(Neural Network)
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ML
代价函数 Cost Function假设神经网络的训练样本有$m$个，每个包含一组输入$x$和一组输出信号$y$，$L$表示神经网络层数，$S_I$表示每层的neuron个数(
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神经网络(Neural Network)
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ML
非线性假设 Non-linear Hypotheses我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。
假设我们希望训练一个模
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hexo报错
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hexo
Hexo使用过程中遇到的只是一个很小的问题，但可能需要花费很多时间才能查到问题所在，特别是当笔记比较多的时候，并且问题又出在对笔记的markdown文件解析上的时候。迄今为止，
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机器学习的数学基础-概率论和数理统计
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ML
概率论和数理统计随机事件和概率1.事件的关系与运算
(1) 子事件：$A \subset B$，若$A$发生，则$B$发生。
(2) 相等事件：$A = B$，即$A \sub
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