来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b…

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这…

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接:http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当中…

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning by A…

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这…

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning…

ML-Agents(二)创建一个学习环境 一.前言 上一节我们讲了如何配置ML-Agents环境,这一节我们创建一个示例,主要利用Reinforcement Learning(强化学习). 如上图,本示例将训练一个球滚动找到随机放置的立方体,而且要避免从平台上掉下去. 本示例是基于ML-Agents官方的示例,官方有中文版和英文版两个文档,英文版的是最新的,中文版中大部分内容和英文版的一致,但也有不同,本文是基于最新版所做(v0.15.0,master分支),需要参考官方文档的也可参照如下地址食…

目录 ML-Agents(六)Tennis 一.Tennis介绍 二.环境与训练参数 三.场景基本结构 四.代码分析 环境初始化脚本 Agent脚本 Agent初始化与重置 矢量观测空间 Agent动作反馈 Agent手动操控 五.训练 普通训练(不带可变参数) 可变参数设置 一个可变参数训练 两个可变参数训练 总结 ML-Agents(六)Tennis 喜欢的童靴希望大家多多点赞收藏哦~ 这次Tennis示例研究费了我不少劲,倒不是因为示例的难度有多大,而重点是这个示例的训练过程中遇到了许多问…

第六部分内容: 1.偏差/方差(Bias/variance) 2.经验风险最小化(Empirical Risk Minization,ERM) 3.联合界(Union bound) 4.一致收敛(Uniform Convergence) 第七部分内容: 1. VC 维 2.模型选择(Model Selection) 2017.11.3注释:这两个部分都是讲述理论过程的,第一方面太难了,第二方面现在只想快速理解Ng的20节课程.所以这部分以后回头再看!  2017.11.4注释:这理论还是得掌握,…

目标检测和边界框 在图像分类任务里,我们假设图像里只有一个主体目标,并关注如何识别该目标的类别.然而,很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标,我们不仅想知道它们的类别,还想得到它们在图像中的具体位置.在计算机视觉里,我们将这类任务称为目标检测(object detection)或物体检测. 目标检测在多个领域中被广泛使用.例如,在无人驾驶里,我们需要通过识别拍摄到的视频图像里的车辆.行人.道路和障碍的位置来规划行进线路.机器人也常通过该任务来检测感兴趣的目标.安防领域则需要检测异常目标,如歹徒或者…