1.什么是监督性学习?Supervised  Machine Learning. 在监督性学习,我们给定一个数据集以及我们已经知道正确输出的结果,然后找到一个输入和输出的关系. In Supervised learning,we are given a data set and already know what our correct output should look like ,having the idea that there is a relationship between th…

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.…

机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然.清晰的脉络.显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题.机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.计算复杂性理论等多门学科.…

从2016年年初,开始用python写一个简单的爬虫,帮我收集一些数据. 6月份,开始学习Machine Learning的相关知识. 9月开始学习Spark和Scala. 现在想,整理一下思路. 先感谢下我的好友王峰给我的一些建议.他在Spark和Scala上有一些经验,让我前进的速度加快了一些. 学习算法 作为一个程序猿,以前多次尝试看过一些机器学习方面的书,其过程可以说是步履阑珊,碰到的阻力很大. 主要原因是,读这些机器学习的书,需要有一些数学方面的背景. 问题就在这些数学背景上,这些背景…

原文地址: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5857964.html ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 从2016年年初,开始用python写一个简单的爬虫,帮我收集一些数据.6月份,开始学习Machine Learning的相关知识.9月开始学习Spark和Scala.现在…

Lecture17 Large Scale Machine Learning大规模机器学习 17.1 大型数据集的学习 Learning With Large Datasets 如果有一个低方差的模型, 通常通过增加数据集的规模,可以获得更好的结果. 但是如果数据集特别大,则首先应该检查这么大规模是否真的必要,也许只用 1000个训练集也能获得较好的效果,可以绘制学习曲线来帮助判断. 17.2 随机梯度下降法 Stochastic Gradient Descent 如果必须使用一个大规模的训练集…

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…

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…

Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforced Learning Goal: How to apply these methods How to evaluate each methods What is Machine Learning? 1.computational statistics 2.computational artifacts(人工制品) that learn over time based on experience…

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…