一.机器学习基本概念 1.训练集和测试集 训练集(training set/data)/训练样例(training examples): 用来进行训练,也就是产生模型或者算法的数据集 测试集(testing set/data)/测试样例 (testing examples):用来专门进行测试已经学习好的模型或者算法的数据集 2.特征向量 特征向量(features/feature vector):属性的集合,通常用一个向量来表示,附属于一个实例 3.分类问题和回归问题 分类 (classific…

batch_size 单次训练用的样本数,通常为2^N,如32.64.128... 相对于正常数据集,如果过小,训练数据就收敛困难:过大,虽然相对处理速度加快,但所需内存容量增加. 使用中需要根据计算机性能和训练次数之间平衡. epoch 1 epoch = 完成一次全部训练样本 = 训练集个数 / batch_size iterations 1 epoch = 完成一次batch_size个数据样本迭代,通常一次前向传播+一次反向传播…

Batch Size:批尺寸.机器学习中参数更新的方法有三种: (1)Batch Gradient Descent,批梯度下降,遍历全部数据集计算一次损失函数,进行一次参数更新,这样得到的方向能够更加准确的指向极值的方向,但是计算开销大,速度慢: (2)Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降,对每一个样本计算一次损失函数,进行一次参数更新,优点是速度快,缺点是方向波动大,忽东忽西,不能准确的指向极值的方向,有时甚至两次更新相互抵消: (3)Mini-batch Gr…

epoch:训练时,所有训练图像通过网络训练一次​(一次前向传播+一次后向传播):测试时,所有测试图像通过网络一次​(一次前向传播).Caffe不用这个参数. batch_size:1个batch包含的图像数目,通常设为2的n次幂,常用的包括64,128,256.                        网络较小时选用256,较大时选用64. iteration​:训练时,1个batch训练图像通过网络训练一次​(一次前向传播+一次后向传播),每迭代一次权重更新一次:测试时,1个batch…

主讲人 常象宇 大家好,我是likrain,本来我和网神说的是我可以作为机动,大家不想讲哪里我可以试试,结果大家不想讲第一章.估计都是大神觉得第一章比较简单,所以就由我来吧.我的背景是统计与数学,稍懂些计算机,大家以后有问题可以讨论. 今天我们来讲一下PRML第一章,这一章的内容是基于一些简单的例子对于机器学习中的基本概念给与介绍.这是为后续章节的介绍给一个铺垫.我今天讲的内容包括以下几个部分: 把书上的知识点做了个总结大概.首先我们来看一下,我个人理解的机器学习的定义:机器学习的分类有很多种,…

深度学习中经常看到epoch. iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别: (1)batchsize:批大小.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练:(2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次:(3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次: 举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:训练完整个样本集需要:100次iteratio…

//2019.08.01机器学习基础入门1-21.半监督学习的数据特征在于其数据集一部分带有一定的"标记"和或者"答案",而另一部分数据没有特定的标记,而更常见的半监督学习数据集产生的原因是各种原因引起的数据缺失.2.半监督学习的数据集处理方式大多采用:先用无监督学习算法对数据进行相关的处理,再利用监督学习算法对其进行模型的训练和预测.3.增强学习:它是指根据周围的环境进行相应的行动,然后根据采取行动的结果,学习行动的方式,其算法得到整体闭环原理图如下图所示: 图1…

http://dataunion.org/14581.html…

@tags caffe 概念 一个epoch表示"大层面上的一次迭代",也就是指,(假定是训练阶段)处理完所有训练图片,叫一个epoch 但是每次训练图片可能特别多,内存/显存塞不下,那么每个epoch内,将图片分成一小堆一小堆的,每一小堆图片数量相等,每一小堆就是一个batch(批次). 因而,一个epoch内,就要处理多个batch. batch_size表示的是,每个batch内有多少张图片. 而一个epoch,一共需要分成多少个batch呢?这个batch的数目,就叫做trai…

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近…

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近…

众所周知,机器学习的训练数据之所以非常昂贵,是因为需要大量人工标注数据. autoencoder可以输入数据和输出数据维度相同,这样测试数据匹配时和训练数据的输出端直接匹配,从而实现无监督训练的效果.并且,autoencoder可以起到降维作用,虽然输入输出端维度相同,但中间层可以维度很小,从而起到降维作用,形成数据的一个浓缩表示. 可以用autoencoder做Pretraining,对难以训练的深度模型先把网络结构确定,之后再用训练数据去微调. 特定类型的autoencoder可以做生成模型…

基础概念 epoch:使用训练的全部数据对模型进行一次完整的训练,被成为“一代训练”.当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一次epoch.(也就是说,所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播),再通俗一点,一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程. batch:使用训练集中的一小部分样本对模型权重进行一次反向传播的参数更新,这一小部分样本被称为“一批数据”. iteration:使用一个batch数据对模型进行一次参数更新的过程,被称为“一…

Alink漫谈(二) : 从源码看机器学习平台Alink设计和架构 目录 Alink漫谈(二) : 从源码看机器学习平台Alink设计和架构 0x00 摘要 0x01 Alink设计原则 0x02 Alink实例代码 算法调用 算法主函数 算法模块举例 0x03 顶层 -- 流水线 1. 机器学习重要概念 2. Alink中概念实现 3. 结合实例看流水线 0x04 中间层 -- 算法组件 1. Algorithm operators 2. Mapper(提前说明) 3. 系统内置算法组件 Mo…

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…

我们开始深入学习Azure机器学习的基本原理并为您开启伟大的数据科学之门.Azure 机器学习的一个重要特征就是在构建预测分析方案时,它能够方便地将开发模式集成为可重复的工作流模式.这就使得Azure机器学习对一个新手来说也是那么平易近人,而且能够像一个经验丰富的数据科学家一样快速高效的工作 Azure机器学习核心概念 为了充分体会与理解Azure机器学习的内部运作机制,我们需要掌握一些预测分析学科与方法论的基本概念.扎实地掌握和理解了这些基本的理论知识之后,我们这些数据科学家便可以对数据.预期…

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <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…

<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…

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将…

<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…

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…

<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…

我们都知道机器学习是一门综合性极强的研究课题,对数学知识要求很高.因此,对于非学术研究专业的程序员,如果希望能入门机器学习,最好的方向还是从实践触发. 我了解到Python的生态对入门机器学习很有帮助.因此希望以此作为突破口入门机器学习. 我将会记录一个系列的学习与实践记录.记录内容主要参考Youtube中sentdex发布的视频,有兴趣的读者可以自己FQ到油管看一下. 下面介绍一下我将如何通过Python入门机器学习. 学习Python基本语法 首先我在Python官网找到入门教程,快速过了一…

Credits: aijs.rocks 虽然python或r编程语言有一个相对容易的学习曲线,但是Web开发人员更喜欢在他们舒适的javascript区域内做事情.目前来看,node.js已经开始向每个领域应用javascript,在这一大趋势下我们需要理解并使用JS进行机器学习.由于可用的软件包数量众多,python变得流行起来,但是JS社区也紧随其后.这篇文章会帮助初学者学习如何构建一个简单的分类器. 扩展:2019年11个javascript机器学习库很棒的机器学习库,可以在你的下一个应用…

机器学习相关概念 人工智能.机器学习和深度学习的关系 在探讨算法之前,我们先来谈一谈什么是机器学习.相信大家都听说过AlphaGo:2016年3月,AlphaGo与围棋世界冠军李世石进行围棋人机大战,最终以4:1获胜:2017年5月,AlphaGo与世界围棋冠军柯洁对战,以3:0获胜.AlphaGo其实就是一款围棋人工智能程序,其主要工作原理是“深度学习”.看一下下面这张图,来了解一下,人工智能.机器学习和深度学习的关系. 在20世纪五十年代,人工智能开始兴起,早期的人工智能还是让人兴奋的(虽然…

AI(人工智能)是未来,是科幻小说,是我们日常生活的一部分.所有论断都是正确的,只是要看你所谈到的AI到底是什么. 例如,当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol,媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI.机器学习.深度学习等术语.AlphaGo之所以打败Lee Se-dol,这三项技术都立下了汗马功劳,但它们并不是一回事. 要搞清它们的关系,最直观的表述方式就是同心圆,最先出现的是理念,然后是机器学习,当机器学习繁荣之后就出现了深度学习,今天的…

一.机器学习基本概念总结 分类(classification):目标标记为类别型的数据(离散型数据)回归(regression):目标标记为连续型数据 有监督学习(supervised learning):训练集有类别标记无监督学习(unsupervised learning):训练集无类别标记半监督学习(semi-supervised learning):有类别标记的训练集+无类别标记的训练集 机器学习步骤的框架: step1:把数据拆分为训练集和测试集 step2:用训练集和特征集的特征向量…

预处理 离散化 等值分箱 等量分箱 独热 one-hot 标准化 最小最大 min-max z-score l2 标准化 归一化 特征选择 ANOVA 信息增益/信息增益率 模型验证 评价指标 回归 MSE R 方 分类 准确率 精确率 召回率 F1 得分 宏平均 F1 微平均 F1 聚类 互信息 轮廓距离 交叉验证 K 折 网格搜索 最优化方法 梯度下降 随机梯度下降 SGD 牛顿法/拟牛顿法 动量法 RMSProp Adam 传统机器学习 基本概念 欠拟合/过拟合 距离 汉明距离 曼哈顿距离…

http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-mahout-scaling/ 在软件的世界中,两年就像是无比漫长的时光.在过去两年中,我们看到了社交媒体的风生水起.大规模集群计算的商业化(归功于 Amazon 和 RackSpace 这样的参与者),也看到了数据的迅猛增长以及我们诠释这些数据的能力的显著提升.“Apache Mahout 简介” 最初在 developerWorks 上发表也已经是两年之前的事情.这之后,Mahout 社区(以及项目的代码…

Atitit 切入一个领域的方法总结 attilax这里,机器学习为例子 1.1. 何为机器学习?1 1.2. 两类机器学习算法 :监督式学习(Supervised Learning)和非监督式学习(Unsupervised Learning)1 1.3. 经典书籍2 1.4. 原理与理论 .决策树,.随机森林算法,.逻辑回归,.SVM,.朴素贝叶斯,.K最近邻算法,.K均值算法,.Adaboost 算法,.神经网络,.马尔可夫2 1.5. 工具包,类库 weka2 1.6. 常用的机器算法流程…