斯坦福经典AI课程CS 221官方笔记来了！机器学习模型、贝叶斯网络等重点速查...

[导读]斯坦福大学的人工智能课程"CS 221"至今仍然是人工智能学习课程的经典之一.为了方便广大不能亲临现场听讲的同学,课程官方推出了课程笔记CheatSheet,涵盖4大类模型. 斯坦福大学的人工智能课程"CS 221",这门铁打的课程从2011年开始已经走过了8个年头,流水的讲师换了一批又一批,送走的毕业生一拨又一拨,至今仍然是人工智能学习的经典课程之一.目前2019年春季课程正在如火如荼的开展中. 这门课程是没有教科书的,所有内容都蕴含在讲师的教案以及课后作…

机器学习&数据挖掘笔记_18（PGM练习二：贝叶斯网络在遗传图谱在的应用）

前言: 这是coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的第二个实验,主要是用贝叶斯网络对基因遗传问题进行一些计算.具体实验内容可参考实验指导教材:bayes network for genetic inheritance. 大家可以去上面的链接去下载实验材料和stard code,如实验内容有难以理解的地方,欢迎私底下讨论.下面是随便写的一些笔记. 完成该实验需要了解一些遗传方面的简单知识,可参考:Introduction to heredity(基因遗…

R语言︱贝叶斯网络语言实现及与朴素贝叶斯区别（笔记）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].…

机器学习实战笔记(Python实现)-03-朴素贝叶斯

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

概率图模型（PGM）学习笔记（四）-贝叶斯网络-伯努利贝叶斯-多项式贝叶斯

之前忘记强调了一个重要差别:条件概率链式法则和贝叶斯网络链式法则的差别条件概率链式法则贝叶斯网络链式法则,如图1 图1 乍一看非常easy认为贝叶斯网络链式法则不就是大家曾经学的链式法则么,事实上不然,后面详述. 上一讲谈到了概率分布的因式分解 \begin{array}{l}P\left({X,Y\left| Z \right.} \right) = P\left( {X\left| Z \right.} \right)P\left({Y\left| Z \right.} \right)\…

概率图形模型（PGM）学习笔记（四）-贝叶斯网络-伯努利贝叶斯-贝叶斯多项式

之前忘记强调重要的差异:链式法则的条件概率和贝叶斯网络的链式法则之间的差异条件概率链式法则 P\left({D,I,G,S,L} \right) = P\left( D \right)P\left( {I\left| D \right.}\right)P\left( {G\left| {D,I} \right.} \right)P\left( {S\left| {D,I,G} \right.}\right)P\left( {L\left| {D,I,G,S} \right.} \right)"…

概率图模型（PGM）学习笔记（二）贝叶斯网络-语义学与因子分解

概率分布(Distributions) 如图1所看到的,这是最简单的联合分布案例,姑且称之为学生模型. 图1 当中包括3个变量.各自是:I(学生智力,有0和1两个状态).D(试卷难度,有0和1两个状态).G(成绩等级,有1.2.3三个状态). 表中就是概率的联合分布了,表中随便去掉全部包括某个值的行.就能对分布表进行缩减. 比如能够去掉全部G不为1的行.这样就仅仅剩下了1.4.7.10行,这样他们的概率之和就不为1了,所以能够又一次标准化(Renormalization).如图2所看到的. wa…

学霸双胞胎开源斯坦福CS 221人工智能备忘录，图文并茂看懂反射、状态、变量、逻辑...

一份斯坦福CS 221人工智能备忘录最近登上了GitHub Trending. 这份备忘录解释了课程中的许多名词.公式和原理,动图.文字.表格并茂,作者之一还是官方助教,堪称CS 221最佳学习笔记. 备忘录总共分为反射(Reflex).状态(States).变量(Variables).逻辑(Logic)四个部分. 反射线性预测变量损失最小化非线性预测变量随机梯度下降微调模型无监督学习状态树搜索图搜索学习成本搜索 Relaxation 马尔可夫决策过程游戏变量因子图…

写shell脚本速查笔记

linux shell脚本的语法蛋疼,而且对于java开发人员来说又不常用,常常是学了一次等到下次用的时候又忘记了.因此制作这个速查笔记,用于要写shell脚本时快速回忆&速查. 获取当前脚本绝对路径 echo $(cd `dirname $0`;pwd) 判断字符串包含 if [[ "abcd" =~ "bc" ]]then echo "contain"fi…

Deeplearning.ai课程笔记--汇总

从接触机器学习就了解到Andrew Ng的机器学习课程,后来发现又出来深度学习课程,就开始在网易云课堂上学习deeplearning.ai的课程,Andrew 的课真是的把深入浅出.当然学习这些课程还是要有一些基础的.线性代数,高等数学的一些知识. Andrew NG: Deep Learning.ai 网易云课堂(中文字幕) 推荐理由: Andrew Ng老师是讲课的能手,很多人认识他是从Stanford的经典<机器学习>课程上.Andrew老师授课思路清晰,简洁明了. 这是一份优美的信息图…

Deeplearning.ai课程笔记-改善深层神经网络

目录一. 改善过拟合问题 Bias/Variance 正则化Regularization 1. L2 regularization 2. Dropout正则化其他方法 1. 数据变形 2. Early stopping 二. 特征缩放 1. 归一化 2. 标准化三. 初始化参数梯度消失.梯度爆炸四. 梯度检验在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项五. 优化算法 1. mini-Batch梯度下降法 2. 动量梯度下降法指数加权平均指数平均加权的偏差修正动量梯度下降法公式…

Deeplearning.ai课程笔记-结构化机器学习项目

目录一. 正交化二. 指标 1. 单一数字评估指标 2. 优化指标.满足指标三. 训练集.验证集.测试集 1. 数据集划分 2. 验证集.测试集分布 3. 验证集.测试集大小四. 比较人类表现水平 1. 贝叶斯最佳误差 2. 改进方向全部来自同一分布当训练集来自不同分布五. 误差分析错误标签六. 快速搭建系统并迭代七. 迁移学习八. 多任务学习九. 端到端的学习参考笔记:深度学习笔记一. 正交化正交化就是将深度学习的整个过程的所有需要解决的问题独立开来.针对于某个方…

CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布

CS231n简介 CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,即面向视觉识别的卷积神经网络.该课程是斯坦福大学计算机视觉实验室推出的课程.需要注意的是,目前大家说CS231n,大都指的是2016年冬季学期(一月到三月)的最新版本. 课程描述:请允许我们引用课程主页上的官方描述如下. 计算机视觉在社会中已经逐渐普及,并广泛运用于搜索检索.图像理解.手机应用.地图导航.医疗制药.无人机和无人驾驶汽车等领…

全球名校AI课程库（38）| 马萨诸塞大学 · 自然语言处理进阶课程『Advanced Natural Language Processing』

课程学习中心 | NLP课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析课程介绍自然语言处理 (NLP) 是一门关于如何教计算机理解人类语言的工程艺术和科学.NLP 作为一种人工智能技术,现在已经无处不在--我们可以与手机交谈.使用网络回答问题.在社交媒体中讨论,甚至在人类语言之间进行翻译. CS685 马萨诸塞大学 NLP 进阶课程,广泛关注自然语言处理的深度学习方法,详细讲解前沿技术点与典型应用.课程重点是神经语言模型和迁移学习--这两者都极大地推动了最先进的技术. 课程基于…

deeplearning.ai课程学习（1）

本系列主要是我对吴恩达的deeplearning.ai课程的理解和记录,完整的课程笔记已经有很多了,因此只记录我认为重要的东西和自己的一些理解. 第一门课神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 第一周:深度学习引言(Introduction to Deep Learning) 1.常用神经网络的结构与对应的数据类型数据类型结构化数据:表格类型的数据,有明确的行和列. 非结构化数据:音频.视频.图像.文本等类型的数据. 网络结构标准的NN结…

经典系统windows xp sp3官方原版下载（附XP序列号）

经典系统windows xp sp3官方原版下载(附XP序列号) 在过几日,微软最新的操作系统windows 7就将像外发售了!虽然Vista操作系统已经问世多年,但XP系统仍然占据着王位,在市场占有率上遥遥领先,windows 7问世后,究竟能不能撼动着XP的王位?需要时间来回答! 对于xp系统选择哪种好?目前市面上流行着诸如雨林木风,深度等等一系列的论坛版系统,而且具有很高的占有率,另一种则是绝对纯正的官方原版操作系统,对于两种系统孰优孰劣,我将在以后为大家讲解,但我绝对推荐大家使用官…

[置顶] 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯、Laplace平滑——斯坦福ML公开课笔记5

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001 该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里. 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记,主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm).高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA).朴素贝叶斯(Navie Bayes).拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing).…

Andrew Ng机器学习课程笔记--week1（机器学习介绍及线性回归）

title: Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归) tags: 机器学习, 学习笔记 grammar_cjkRuby: true --- 之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候).所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考. 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习监督学习非监督学习 Linear R…

王家林人工智能AI课程大纲和电子书 - 老师微信13928463918

**3980元团购原价19800元的AI课程,团购请加王家林老师微信13928463918. 基于王家林老师独创的人工智能"项目情景投射"学习法,任何IT人员皆可在无需数学和Python语言的基础上的情况下3个月左右的时间成为AI技术实战高手:** 1,五节课(分别在4月9-13号早上YY视频直播)教你从零起步(无需Python和数学基础)开发出自己的AI深度学习框架,五节课的学习可能胜过你五年的自我摸索: 2,30个真实商业案例代码中习得AI(从零起步到AI实战专家之路):10大机器…

斯坦福 CS183 & YC 创业课系列中文笔记

欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远. 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源目录 Zero to One 从0到1 | Tony翻译版 Ch1: The Challenge of the Future Ch2: Party like it's 1999 Ch3: All happy companies are different Ch4: The ideology of competition Ch6: You…

人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记（二）：生成对抗网络 GAN

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习三.生成对抗网络 GAN 综述说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用…

员工离职困扰？来看AI如何解决，基于人力资源分析的 ML 模型构建全方案 ⛵

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/308 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容人力资源是组织的一个部门,负责处理员工的招聘.培训.管理和福利.一个组织每年都会雇佣几名员…

[Thinkbayes]贝叶斯思维读书笔记-2-火车头问题

今天,我们继续我们的笔记. 作者在第三章继续举了一个例子.火车头问题(读者在此可能会觉得这个问题没有意义,但相信随着深入阅读,这个问题会被解答). 这个举例恰到好处,能够让我深入理解到底应该如何假设,也能更好的诠释2.5章节中的封装框架. 回顾一下曲奇饼问题中,我们的假设是什么?(不要忘记,我们的假设决定先验概率) 假设A:香草味的饼来自筐1,先验概率1/2. 假设B:香草味的饼来自筐2,先验概率1/2. 再来看看火车头问题中我们的假设: 假设1:公司有1个火车头,先验概率1/N. 假设2:公司…

Java并发编程的艺术读书笔记(2)-并发编程模型

title: Java并发编程的艺术读书笔记(2)-并发编程模型 date: 2017-05-05 23:37:20 tags: ['多线程','并发'] categories: 读书笔记 --- 1.并发编程模型的两个关键问题 1.1线程之间如何通信. 通信是指线程之间以何种机制来交换信息.有两种:共享内存和消息传递.在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,通过读写内存中的公共状态进行隐式通信.在消息传递的并发模型里,线程之间没有公共状态,线程之间必须通过发送消息来显示进行通信.j…