文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | KDnuggets 作者 | Ajit Jaokar 转自 | 新智元 编辑 | 大明 [编者按]机器学习和数据科学离不开数学,本文从数学基础的角度入手,推荐了数据科学和机器学习方面的七本参考书以及两本补充读物.相信对打好数学基础的相关人士会有所帮助. 大多数人学习数据科学的人都会把重点放在编程上,实际上编程能力确实是机器学习和数据科学领域的重要技能.但是,要真正精通数据科学和机器学习,必…

你正通过看书来学习C语言吗?书籍是知识的丰富来源.你可以从书中学到各种知识.书籍可以毫无歧视地向读者传达作者的本意.C语言是由 Dennis Ritchie在1969年到1973年在贝尔实验室研发的.C语言可以把程序简单地编译为机器指令,使得它成为了最高效的语言. 为什么在程序员中,C语言如此流行呢?这背后有很多原因.首先,它独立于平台,可以运行在MAC.Linux.UNIX和PC各种环境中.它是UNIX系统以及其他同样结构的系统的默认语言.同时,它是一种多用途的语言,它可以用于编写设备的驱动程…

为什么要了解点数学基础 学习大数据分布式计算时多少会涉及到机器学习的算法,所以理解一些机器学习基础,有助于理解大数据分布式计算系统(比如spark)的设计.机器学习中一个常见的就是gradient descent算法,是线性回归问题的一个基础算法.gradient是数学概念. Gradient 如果一个函数有n个自变量:f(x1,x2......xn).且每一个x都是标量值.那么该函数的gradient就是一个n维的向量函数,每一个component是f函数针对xi的partial deriva…

<深度学习>(Deep Learning)中文版pdf, 百度网盘: https://pan.baidu.com/s/1jHDiQTg <机器学习导论>(Introduction to Machine Learning) 中文第二版pdf, 百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1nvP4lHR…

 https://pan.baidu.com/s/1iTIoa4RXdK-lo_QEgLEOFw  提取码:76hf …

目录 工作原理 python实现 算法实战 约会对象好感度预测 故事背景 准备数据:从文本文件中解析数据 分析数据:使用Matplotlib创建散点图 准备数据:归一化数值 测试算法:作为完整程序验证分类器 使用算法:构建完整可用的系统 手写识别系统 准备数据:将图像转换为测试向量 测试算法:使用k-近邻算法识别手写数字 小结 附录 工作原理 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的…

目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中.类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的).K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.它的工作流程的伪代码表示如下: 创建k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将…

一.效果如图: 源码地址:https://gitee.com/hoosson/TYPER 纯干货,别忘了留个赞哦!…

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y…

1月中旬,阿里云云栖社区 联合 博文视点 为大家带来十本技术书籍(机器学习.Java.大数据等).以下为书籍详情,文末还有福利哦! 书籍名称:Oracle数据库问题解决方案和故障排除手册 内容简介 <Oracle数据库问题解决方案和故障排除手册>提供了全面.实用的建议,以保证在复杂的生产环境中,能可靠且高效地运行Oracle 数据库. 七位主要的Oracle 专家对Oracle 12c.11g 和其他最近版本的Oracle 数据库汇集了一系列经过验证的解决方案.实践的例子以及循序渐进的技巧.每…