Coursera上Andrew NG的机器学习实在是太火了,最近有时间花费了20来天的时间(每天3小时左右)终于学习完了全部的课程,总结如下: (1)适合入门,讲的比较基础,Andrew讲的很棒: (2)里面的习题相对比较容易,不过要认真揣摩每个英语单词,不然容易犯错: (3)我是用MATLAB提交的编程作业,由于对MATLAB的命令不熟悉,真的是写起语句来有些困难,接下来准备花费一点时间来学习MATLAB编程. (4)纪念自己的第一门Couesera课程! 附录: 自己的部分参考笔记来自: 5…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2) <机器学习&&深度学习> 视频课程资源…

<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…

参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树.K邻近算法.支持向量机.朴素贝叶斯.神经网络.Logistic回归算法,聚类等. 一.机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3<机器学习实战>学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Decision…

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化 第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力 第三步:Python数据分析掌握Python这门…

作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.比如分解机(Factorization Machines)推荐算法,还有前面讲到的受限玻尔兹曼机(RBM)原理总结,都用到了MCMC来做一些复杂运算的近似求解.下面我们就对MCMC的原理做一个总结. 一.MCMC概述 从名字我们可以看出,MCMC由两个MC组成,即蒙特卡罗方法(Monte Carlo Si…

# TensorFlow机器学习框架-学习笔记-001 ### 测试TensorFlow环境是否安装完成-----------------------------```import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello,TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))```…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <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 i…

[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习(Supervised Learning) - Representation http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50922854…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <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 Ju…