机器学习 delay learning

计蒜之道总决赛考了机器学习,大多数人都不会所以现场学,然后我看了一些之后放弃了..采取了人力分析的办法,最后果然被学习能力碾压.. 不过机器学习看起来是很有趣的,也听别人说了很多,和别人聊了一些,如果以后在学校有时间再学习一下.…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料【转】

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，和人工智能(AI)的区别是什么？数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间有什么关系？

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

[重磅干货整理]机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总 .…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep L…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

机器学习(Machine Learning)&深入学习(Deep Learning)资料

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到…

[笔记]机器学习(Machine Learning) - 01.线性回归(Linear Regression)

线性回归属于回归问题.对于回归问题,解决流程为: 给定数据集中每个样本及其正确答案,选择一个模型函数h(hypothesis,假设),并为h找到适应数据的(未必是全局)最优解,即找出最优解下的h的参数.这里给定的数据集取名叫训练集(Training Set).不能所有数据都拿来训练,要留一部分验证模型好不好使,这点以后说.先列举几个几个典型的模型: 最基本的单变量线性回归: 形如h(x)=theta0+theta1*x1 多变量线性回归: 形如h(x)=theta0+theta1*x1+thet…

[笔记]机器学习(Machine Learning) - 00.目录/大纲/写在之前

目录会根据我的学习进度而更新,给自己列一个大纲以系统地看待整个学习过程. 学习资料来源学习的是Coursera上吴恩达(Andrew Ng)老师的机器学习视频(课程传送门,最近在"最强大脑"上看到他了好激动啊,原来他去做百度大脑了呀),笔记根据此系列视频整理.笔记顺序不一定与原教程一样,希望加入些自己的思考. 同时使用了网上找到的黄海广博士的对于吴大大视频教程的笔记(传送门).因为我一开始看视频没做笔记,现在忘得差不多啦,现在打算写个笔记,重新去看视频再整理太麻烦,网上竟然找到这一神…

基于Windows 机器学习(Machine Learning)的图像分类(Image classification)实现

今天看到一篇文章 Google’s Image Classification Model is now Free to Learn 说是狗狗的机器学习速成课程(Machine Learning Crash Course)现在可以免费学习啦,因为一开始年初的时候是内部使用的,后来开放给大众了.大家有谁对不作恶家的机器学习感兴趣的话,可以点击连接去看看. 但是以上不是我说的重点. 说狗狗的原因,是为了引出我大微软的机器学习. 在2018年3月7日,在Windows开发者日活动中,微软宣布推出Wi…

机器学习The Learning Problem——coursera简要总结

1.人类及动物的学习模式:观察->学习->技能机器学习的模式:data->ML(机器学习)->skill 2.那什么是skill:技能是某种表现方法的增进 eg:stackdata->ML->more investment gain 3.为什么需要机器学习而不是简单的定义:因为现实中的问题往往比较复杂,不能简单的定义.eg:怎么定义一棵树,只能learn from data. 4.碰到问题了,判断是否可以运用机器学习,三个方面来判断: 1):pattern:是否存…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料汇总（上）

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(下）

转载:http://www.jianshu.com/p/b73b6953e849 该资源的github地址:Qix <Statistical foundations of machine learning> 介绍:<机器学习的统计基础>在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的. <A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks>…

机器学习 Generative Learning Algorithm (B)

Naive Bayes 在GDA模型中,特征向量x是连续的实数向量,在这一讲里,我们将要讨论另外一种算法用来处理特征向量x是离散值的情况. 我们先考虑一个例子,用机器学习的方法建立一个垃圾邮件过滤器,我们希望用一种算法来甄别邮件的信息以确定该邮件是不是垃圾邮件,通过学习这个算法,我们将能建立自己的垃圾邮件过滤器帮我们对邮件进行分类,邮件分类只是一系列我们称之为文本分类中的一种. 首先假设我们有一个训练集(包括了垃圾邮件和正常的邮件),我们用特征向量x表示一封邮件,特征向量的长度等于该邮件所含有的…

机器学习Machine Learning(ML)

什么是机器学习定义对于某个任务T和表现的衡量P,当计算机程序在该任务T的表现上,经过P的衡量,随着经验E而增长,称计算机能够通过经验E来学习该任务.(Tom Mitchell) 举例而言,在跳棋游戏中,任务T为玩跳棋游戏,衡量P是游戏输赢,经验E是一局又一局的游戏. 监督学习(supervised learning) 预先给出算法"正确的结果",即训练集中对于任意一个变量x,都已经有y与之对应,称这样的学习为监督学习.与之相对应的是:非监督学习(unsupervised learn…

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

【机器学习】Learning to Rank入门小结 + 漫谈

Learning to Rank入门小结 + 漫谈 Learning to Rank入门小结 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 5.1.1 Pointwise 5.1.2 Pairwise 5.1.3 Listwise 6 效果评估7 参考 6.1 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain) 6.1.1 定…

【机器学习】Learning to Rank 简介

Learning to Rank 简介去年实习时,因为项目需要,接触了一下Learning to Rank(以下简称L2R),感觉很有意思,也有很大的应用价值.L2R将机器学习的技术很好的应用到了排序中,并提出了一些新的理论和算法,不仅有效地解决了排序的问题,其中一些算法(比如LambdaRank)的思想非常新颖,可以在其他领域中进行借鉴.鉴于排序在许多领域中的核心地位,L2R可以被广泛的应用在信息(文档)检索,协同过滤等领域. 本文将对L2R做一个比较深入的介绍,主要参考了刘铁岩.李航等人的…

【机器学习】Learning to Rank之Ranking SVM 简介

Learning to Rank之Ranking SVM 简介排序一直是信息检索的核心问题之一,Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题(关于Learning to Rank的简介请见我的博文Learning to Rank简介).LTR有三种主要的方法:PointWise,PairWise,ListWise.Ranking SVM算法是PointWise方法的一种,由R. Herbrich等人在2000提出, T. Joachims介绍了一种基于用户Cli…

机器学习(Machine Learning)

从wiki开始:http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning 今天看机器学习相关的文章, 了解了一下opencv中机器学习功能比较多了 (http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/ml.html)和KNIME Analytics 软件,使用的是拖拽功能,组成流程运行的(http://www.knime.org/downloads/overview) 其中主要的数据挖掘算法下图:…

用10张图来看机器学习Machine learning in 10 pictures

I find myself coming back to the same few pictures when explaining basic machine learning concepts. Below is a list I find most illuminating. 1. Test and training error: Why lower training error is not always a good thing: ESL Figure 2.11. Test and t…

机器学习 Generative Learning Algorithm (A)

引言前面几讲,我们主要探讨了如何对 p(y|x;θ) (即y 相对于x的条件概率)进行建模的几种学习算法,比如,logistic regression 对 p(y|x;θ) 进行建模的假设函数为 hθ(x)=g(θTx), 其中函数 g 为 sigmoid 函数.这一讲我们要讨论另外一类完全不同的学习算法. 在介绍这类算法之前,我们先来看一个简单的分类问题,比如我们想要设计一个算法区分大象(y=1)和狗(y=0).基于这两种动物的某些特征,前面介绍的算法比如 logistic regressi…

[笔记]机器学习(Machine Learning) - 03.正则化(Regularization)

欠拟合(Underfitting)与过拟合(Overfitting) 上面两张图分别是回归问题和分类问题的欠拟合和过度拟合的例子.可以看到,如果使用直线(两组图的第一张)来拟合训,并不能很好地适应我们的训练集,这就叫欠拟合(Underfitting),但是如果x的次数太高(两组图的第三张),拟合虽然很好,但是预测能力反而变差了,这就是过拟合(Overfitting). 对于欠拟合,我们可以适当增加特征,比如加入x的多次方.通常这很少发生,发生的多的都是过拟合.那么如何处理过度拟合呢? 1. 丢弃…

[笔记]机器学习(Machine Learning) - 02.逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归算法是分类算法,虽然这个算法的名字中出现了"回归",但逻辑回归算法实际上是一种分类算法,我们将它作为分类算法使用.. 分类问题:对于每个样本,判断它属于N个类中的那个类或哪几个类.通常我们判定一个样本,若我们预测它的确属于这个类的可能性大于50%,则认为它属于这个类.当然具体选择50%还是70%还是其他要看具体情况,这里先默认50%. 线性回归的局限性在分类问题的例子中变得不可靠:这是一个用来预测肿瘤是否呈阴性的模型,当一个肿瘤的尺寸大于一个数,我们就认为这个肿瘤呈阴性.我们现…

Machine Learning - XI. Machine Learning System Design机器学习系统的设计(Week 6)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44119187 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Machine Learning System Design机器学习系统设计 Prioritizing What to Work On优先考虑做什么 the first decision we must make is how do we want to represent x, that is…

A review of learning in biologically plausible spiking neural networks

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background 2.1. Spiking neuron models 2.2. Synaptic plasticity 2.2.1. Unsupervised learning 2.2.2. Supervised learning 2.2.3. Reinforcement learning 2.2.4. Delay learning…

【深度学习Deep Learning】资料大全

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

[Machine Learning] Active Learning

1. 写在前面在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习的简单描述如下: 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利…