1）機器學習筆記（1）：introduction
2）機器學習筆記（2）：單變數線性回歸
3）機器學習筆記（3）：線性代數回顧
4）機器學習筆記（4）：多變數線性回歸
5）機器學習筆記（五）：邏輯回歸
6）機器學習筆記（六）：正則化
7）機器學習筆記（七）：神經網路：表示
8）機器學習筆記（八）：神經網路：學習
9）機器學習筆記（九）：應用機器學習的建議
10）機器學習筆記（十）：機器學習系統的設計
11）機器學習筆記（十一）：支援向量機
12）機器學習筆記（十二）：聚類
13）機器學習筆記（十三）：降維
14）機器學習筆記（十四）：異常檢測
15）機器學習筆記（十五）：推薦系統
16）機器學習筆記（十六）：大規模機器學習
17）機器學習筆記：總結：
Apns讀書筆記一（overview）
今天花了點時間把apns推送的概括看了一遍，覺得對apns推送的流程更加清楚了，總結幾點記錄如下，便於後期檢視 2 同乙份證書可以建立多個provider，就是可以有多個provider同時向apns傳送推送請求 3 有乙個東西叫qpns collapse id，這個就是資料夾的概念，把相似的通知放...
機器學習學習筆記
2.機器學習書籍 機器學習tom,這個是老經典，就是翻譯欠佳 prml，這個書正版的超貴，但是比較新且系統，可以通過其他途徑搞個副本。3.自己動手編碼實現2 3種經典演算法，比如svm，lr，bpnn等。4.了解spark上目前支援的機器學習方法的用途和用法，這個在日常工作中會用到。知道的多一點，方...
機器學習 學習筆記
關於梯度下降演算法的優化與 會有三種方法優化梯度下降演算法 1.共軛梯度下降法 conjugate 2.變尺度法 bfgs 3.限制變尺度法 l bfgs 這些方法的好處是 1.不用選擇學習速率 2.收斂的速度快，執行效率高 但是她們的缺點在於 實現她們的方法太複雜，所以我們就可以使用語言的內建庫函...