Visualizing a Decision Tree Google Machine Learning Recipes 2 官方中文博客 http://chinagdg.org/2016/03/machine-learning-recipes-for-new-developers/ 视频地址 http://v.youku.com/v_show/id_XMTUzNDE5Mzg0MA==.html?f=26979872&from=y1.2-3.4.3 Github工程地址 https://githu…

Hello world Google Machine Learning Recipes 1 官方中文博客 http://chinagdg.org/2016/03/machine-learning-recipes-for-new-developers/ 视频地址 http://v.youku.com/v_show/id_XMTUxODA1NTY3Mg==.html Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star Supervised…

什么造就好的Feature Google Machine Learning Recipes 3 官方中文博客 http://chinagdg.org/2016/03/machine-learning-recipes-for-new-developers/ 视频地址 http://v.youku.com/v_show/id_XMTU1MDU5OTY2OA==.html?f=26979872&from=y1.2-3.4.4 Github工程地址 https://github.com/ahangche…

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量…

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介 前提条件和准备工作 完成课程的下一步 机器学习入门01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语. 了解机器学习的各种用途. 机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML) https://www.cnbl…

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81449509 本文档旨在帮助那些掌握机器学习基础知识的人从Google机器学习的最佳实践中获益.它提供了机器学习的风格,类似于Google C ++风格指南和其他流行的实用编程指南.如果您参加了机器学习课程,或者在机器学习模型上构建或工作,那么您就具备了阅读本文档的必要背景知识. 术语 在我们关于有效机器学习的讨论中,将反复提出以下术语: 实例:您想要做出预测的事情.例如,实例可能是您要将其分类为“…

Google机器学习课程基于TensorFlow  : https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course         https://developers.google.com/machine-learning/crash-course…

转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 7 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个label,是一个多分类问题…

转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 4 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 Recipes 4 Let's Write a Pipeline 复习与强化概念 监督学习基础套路 例子: 一个用于举报邮件的分类器 关键在于举报新的邮件 Train vs Test:隔离训练集,测试集以验证训练效果 f(x) = y fe…

今年kaggle华人优胜团队很多,所以经验.心得不少,都是干货慢慢收集. 一.[干货]Kaggle 数据挖掘比赛经验分享 github:https://github.com/ChenglongChen/Kaggle_HomeDepot 1.了解数据分布 ◆ 分析特征变量的分布 ◇ 特征变量为连续值:如果为长尾分布并且考虑使用线性模型,可以对变量进行幂变换或者对数变换. ◇ 特征变量为离散值:观察每个离散值的频率分布,对于频次较低的特征,可以考虑统一编码为"其他"类别. ◆ 分析目标变量…