转载自:雷锋网 本文作者:陈圳 2016-09-12 09:46 导语:机器学习的从产生,发展,低潮和全盛的历史 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者DataCastle数据城堡,主要介绍了机器学习的从产生,发展,低潮和全盛的历史. AlphaGo的胜利,无人驾驶的成功,模式识别的突破性进展,人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经.作为人工智能的核心,机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目,光辉无限. 如今,机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支,如专家系统.自动推理.自然语言理解.…

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/07/difference-machine-learning-statistical-modeling/ http://normaldeviate.wordpress.com/2012/06/12/statistics-versus-machine-learning-5-2/ https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-statistics-and-m…

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…

https://blog.csdn.net/luyao_cxy/article/details/82383091 转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384 机器学习 一.人工智能.机器学习与深度学习 人工智能        机器学习               经典机器学习               基于神经网络的机器学习                      浅层学习                    …

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…

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…

前言 Alpha Go在16年以4:1的战绩打败了李世石,17年又以3:0的战绩战胜了中国围棋天才柯洁,这真是科技界振奋人心的进步.伴随着媒体的大量宣传,此事变成了妇孺皆知的大事件.大家又开始激烈的讨论机器人什么时候会取代人类统治世界的问题. 其实人工智能在上世纪5.60年代就开始进入了理论研究阶段,人们在不断探索人工智能技术的同时,也担忧起机器人会不会替代人类.然而现实比理想残酷的多,由于当时各种条件的限制(理论基础.技术基础.数据基础.硬件性能等),人工智能相关的项目进度缓慢,也缺少实际成效…

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…

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>…

<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…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

<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…

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca…

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…

<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…

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的神经网络章节的笔记. 八.神经网络:表述(Neural Networks: Representation) 本节主要讨论一种叫做神经网络的机器学习算法.首先讨论神经网络的表层结构,在后续的课程中再讨论具体的学习算法.神经网络其实是一个比较古老的算法,它沉寂过一点时间,但现在又成为了许多机器学习的首选技术. 8.1 非线性假设 参考视频: 8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mkv…

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…

What skills are needed for machine learning jobs?机器学习工作必须技能 原文: http://www.quora.com/Machine-Learning/What-skills-are-needed-for-machine-learning-jobs/answer/Joseph-Misiti Machine Learning: What skills are needed for machine learning jobs? I am a lea…

##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…

在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此我很快就开始把这些资源编制成列表. 不久,我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了. 在这个过程中,我的名单变成了一个指南,经过一些好友的敦促和鼓励,我决定和大家分享这个指南,或许是一个精简的版本 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br…

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.…

机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.Ada…

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…

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my…

读博从报道那天算起到现在已经3个多月了,这段时间以来和博导总共见过两次面,寥寥数语的见面要我对剩下的几年读书生活没有了太多的期盼,有些事情一直想去做却总是打不起来精神,最后挣扎一下还是决定把和博导开学后的交代记录下来,这也算是为日后留档吧. 交代如下: 1. 以月为单位,读文章,阐述原理,读一些有关联性的文章: 2. 综述报告, 要表现出问题的现状,并预测未来的发展方向: 3. 选题报告, 要写哪些题目可以写,哪里题目值得研究,要有条理,其原因用一.二.三点这样的标号来表示: 4. 实现报告,…

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…

该笔记基于:Multimodal Machine Learning:A Survey and Taxonomy 该论文是一篇对多模态机器学习领域的总结和分类,且发表于2017年,算是相当新的综述了.老师在课上推荐阅读,我花了三天大体看了一边,其中有很多实际的方法或者技术对我来说是全新的领域,也是未来学习的方向,但是对这个领域和其想解决的问题有了大致的了解.记录如下: 关键名词解释: Modality:A particular mode in which something exists or i…

这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程,包括异常检测算法以及推荐系统设计.异常检测是一个非监督学习算法,用于发现系统中的异常数据.推荐系统在生活中也是随处可见,如购物推荐.影视推荐等.课程链接为:https://www.coursera.org/course/ml (一)异常检测(Anomaly Detection) 举个栗子: 我们有一些飞机发动机特征的sample:{x(1),x(2),...,x(m)},对于一个新的样本xtest,那么它是异常数…

Machine learning Machine learning is a scientific discipline that explores the construction and study of algorithms that can learn from data. Such algorithms operate by building a model based on inputs and using that to make predictions or decisions,…