在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有…

机器学习由对于人工智能的研究而来,是一个综合性和应用性学科,可以用来解决计算机视觉/生物学/机器人和日常语言等各个领域的问题,机器学习的目的是让计算机具有像人类的学习能力,这样做是因为我们发现,计算机要完成有的功能,是无法通过固定的程序实现的,例如让计算机识别手写的字迹,让计算机从不同的图片中识别出猫和人. 这门课程主要学习机器学习的算法,也需要用程序来实现这些算法,建议用Matlab或者Octave来进行编程.此外,学习本课程需要具有数理统计/线性代数和数据结构等方面的知识. 机器学习可以用如…

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 at tasks in T, as measured by…

1.1  LOOK Finding "stuff" on the web or computer or room or hidden in data Finding document -> seearch engine with query Look 在本节中主要指文本检索,课程介绍了一个简单的文本检索体系与排序方法. 1.2 how to create a text index 对所有的document 进行遍历,按照最笨的方法新增单词,或者增加单词的链接,最后可以形成Text…

0.1  课程主要内容:Big data technologies , Machine Learning and AI 0.6   OUTLINE: predict the future using AI and big data Look : search Listen:Mechine Learning Learn:Information Extraction Connect: Reasoning Predict:Data Mining Correct:Optimization…

一.SMTP协议 SMTP(SimpleMail Transfer Protocol)即简单邮件传输协议. SMTP协议属于TCP/IP协议簇,通过SMTP协议所指定的server,就能够把E-mail寄到收信人的server上. SMTPserver则是遵循SMTP协议的发送邮件server,用来发送或中转发出的电子邮件. SMTP使用TCP提供的可靠的传输数据服务把邮件消息从发信人的邮件server传送到收信人的邮件server. 跟大多数应用层协议一样,SMTP也存在两个 端:在发信人的邮…

KVM优化技术,美团开放平台--邱剑 基于KVM现有选项做一些优化.视频地址:http://www.osforce.cn/course/77/learn#lesson/80 CPU调优: 1.Context switch(用户态到内核态的优化).ring0->nernel mode,ring 3->user mode; 设置:宿主机BIOS中开启intel VT-X 2.缓存优化  Cache-Node Binding 将qemu进程绑定到特定的CPU node或者core上---避免L2/L…

总体思路: 各种类型的机器学习分类 按照输出空间类型分Y 按照数据标记类型分yn 按照不同目标函数类型分f 按照不同的输入空间类型分X 按照输出空间类型Y,可以分为二元分类,多元分类,回归分析以及结构化学习等,这个好理解,离散的是分类,连续的是回归,到是结构化的学习接触的相对较少,以后有空可以关注下. 按照数据标记分可以分为: 监督: 非监督: 半监督: 增强学习: 下面这张ppt很好的总结了这点: 这是围绕标记yn的类型进行分类的, 监督和非监督很好理解,半监督和增强其实应用更加普遍,数据的标…

(转载)林轩田机器学习基石课程学习笔记1 - The Learning Problem When Can Machine Learn? Why Can Machine Learn? How Can Machine Learn? How Can Machine Learn Better? 每个部分由四节课组成,总共有16节课.那么,从这篇开始,我们将连续对这门课做课程笔记,共16篇,希望能对正在看这们课的童鞋有所帮助.下面开始第一节课的笔记:The Learning Problem. 一.What…

机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然.清晰的脉络.显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题.机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.计算复杂性理论等多门学科.…