深度学习是机器学习的一个特定分支. 1.学习算法 对于某类任务T和性能度量P, 2.线性回归 3.正规方程(normal equation) 4.监督学习(supervised learning) 5.无监督学习(unsupervised learning)…

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-…

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆…

不出家门,也能学习到国外高校的研究生机器学习课程了. 今天,一本名为Foundations of Machine Learning(<机器学习基础>)的课在Reddit上热度飙升至300,里面可谓内容丰富. 不仅有500多页的课程PDF可以下载,并且还有13章的PPT也可以获取. 有Reddit网友评论,这部教材足够扎实.内容足够基础,学机器学习理论,熟读这本书就足够了. 500页干货里都有啥 这本书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri.Afshin Rostamizadeh和…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/261 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 本系列为 斯坦福CS231n<深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末.…

完成了课程1  机器学习基础:案例研究 贴个证书,继续努力完成后续的课程:…

Coursera台大机器学习基础课程学习笔记 -- 1 最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一 机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance a…

<机器学习基础> 逻辑回归,SVM,决策树 1.逻辑回归和SVM的区别是什么?各适用于解决什么问题? https://www.zhihu.com/question/24904422 2.Linear SVM 和 线性回归 有什么异同? 答案:https://www.zhihu.com/question/26768865 基础知识:https://blog.csdn.net/ChangHengyi/article/details/80577318 3.支持向量机属于神经网络范畴吗? https:…

一.Matplotlib基础知识 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线…

[机器学习基础] 模型的 vc dimension 如何衡量? 如何根据网络结构衡量模型容量?有效容量和模型容量之间的关系? 统计学习理论中边界不用于深度学习之中,原因? 1.边界通常比较松, 2.深度网络的容量估计非常困难,主要原因是受优化算法的能力限制! 深度学习中正则化:偏向于范数较小的权重!原因? validation集必要的原因!超参数的存在. 超参数的必要性: 1.很难优化(情况少见) 2.是控制模型容量的参数,不能放入train set优化,否则结论一定是模型越复杂越好. 验证集存…