【统计机器学习-Introduction to Statistical Learning-阅读笔记-CH4-Classification】的更多相关文章

≪统计学习精要(The Elements of Statistical Learning)≫课堂笔记（三）

照例文章第一段跑题,先附上个段子(转载的哦~): I hate CS people. They don't know linear algebra but want to teach projective geometry. They don't know any probability but want to use graphical models. They don't understand stats at all but still do machine learning like c…

【DeepLearning学习笔记】Coursera课程《Neural Networks and Deep Learning》——Week1 Introduction to deep learning课堂笔记

Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week1 Introduction to deep learning What is a Neural Network? 让我们从一个房价预测的例子开始讲起. 假设你有一个数据集,它包含了六栋房子的信息.所以,你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米,并且知道房屋价格.这时,你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数. 如果使用线性回归进行拟合,那么可以拟合出一条直线.但…

“Deep models under the GAN: information leakage from collaborative deep learning”阅读笔记

一.摘要 指出深度学习在机器学习场景下的优势,以及深度学习快速崛起的原因.随后点出研究者对于深度学习隐私问题的考虑.作者提出了一种强力的攻击方法,在其攻击下任何分布式.联邦式.或者中心化的深度学习方法都是脆弱的.这种攻击方法利用了学习过程中攻击者可以训练一个GAN的特性,从而能够模拟原始训练集的分布. 二.问题抽象 在众包/联邦机器学习场景下,任何一个参与多方训练的攻击者都能够获取多方训练集的隐私信息(推理攻击). 三.使用工具 GAN 四.文章贡献 提出了一种新的利用GAN对分布式深度学习的攻…

Deep Learning 阅读笔记：Convolutional Auto-Encoders 卷积神经网络的自编码表达

需要搭建一个比较复杂的CNN网络,希望通过预训练来提高CNN的表现. 上网找了一下,关于CAE(Convolutional Auto-Encoders)的文章还真是少,勉强只能找到一篇瑞士的文章. Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction 干货少,不过好歹有对模型的描述,拿来看看. 概述: 本文提出了一种卷积神经网络的自编码表达,用于对卷积神经网络进行预训练. 具体内容: 原文废话挺多,我只关心…

Introduction to statistical learning：with Applications in R （书，数据，R代码，链接）

http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/ http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/ISL/…

李宏毅机器学习笔记4：Brief Introduction of Deep Learning、Backpropagation(后向传播算法)

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 6: Brief Introduction of Deep Learning 本节课主要围绕Deep Learing三步骤: (1)function set (2)goodness of function (…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…

个性探测综述阅读笔记——Recent trends in deep learning based personality detection

目录 abstract 1. introduction 1.1 个性衡量方法 1.2 应用前景 1.3 伦理道德 2. Related works 3. Baseline methods 3.1 文本 3.2 音频 3.3 图像 3.4 多模态 4. Detailed overview 4.1 文本 4.1.1 LIWC/MRC 4.1.2 Receptiviti API 4.1.3 社交网络文本研究 4.1.4 深度神经网络应用 4.1.5 SenticNet 5 4.1.6 weighted…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…