[C12] 大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning) 大型数据集的学习(Learning With Large Datasets) 如果你回顾一下最近5年或10年的机器学习历史.学习算法现在比5年前更好地工作的原因之一就是我们现在拥有了大量的数据,可以用来训练我们的算法.那么为什么要使用这么大的数据集呢?我们已经看到,获得高性能机器学习系统的最佳方法之一就是采用低偏差的学习算法,并且用大量的数据进行训练. 因此,如上图中,我们已经看到过的一个早期的在可混淆的单词之间进行分类…

Coursera在线学习---第十节.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

一.如何学习大规模数据集? 在训练样本集很大的情况下,我们可以先取一小部分样本学习模型,比如m=1000,然后画出对应的学习曲线.如果根据学习曲线发现模型属于高偏差,则应在现有样本上继续调整模型,具体调整策略参见第六节的高偏差时模型如何调整:如果发现模型属于高方差,则可以增加训练样本集. 二.随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 之前在讲到优化代价函数的时候,采取的都是“批量梯度下降法”Batch Gradient,这种方法在每次迭代的时候,都需要计算所有的训…

斯坦福第十七课：大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 映射化简和数据并行 17.1 大型数据集的学习…

Ng第十七课：大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 映射化简和数据并行 17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 映射化简和数据并行…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 17—Large Scale Machine Learning 大规模机器学习

Lecture17 Large Scale Machine Learning大规模机器学习 17.1 大型数据集的学习 Learning With Large Datasets 如果有一个低方差的模型, 通常通过增加数据集的规模,可以获得更好的结果. 但是如果数据集特别大,则首先应该检查这么大规模是否真的必要,也许只用 1000个训练集也能获得较好的效果,可以绘制学习曲线来帮助判断. 17.2 随机梯度下降法 Stochastic Gradient Descent 如果必须使用一个大规模的训练集…

Lessons learned developing a practical large scale machine learning system

原文:http://googleresearch.blogspot.jp/2010/04/lessons-learned-developing-practical.html Lessons learned developing a practical large scale machine learning system Tuesday, April 06, 2010 Posted by Simon Tong, Google Research When faced with a hard pre…

大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

本博客是针对Andrew Ng在Coursera上的machine learning课程的学习笔记. 目录在大数据集上进行学习(Learning with Large Data Sets) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 小堆梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent) 保证随机GD的收敛与学习速率的选择在线学习(Online Learning) Map Reduce 和数据并行化在大数据集上进行学习(Learning wit…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 10) Large Scale Machine Learning & Application Example

本栏目来源于Andrew NG老师讲解的Machine Learning课程,主要介绍大规模机器学习以及其应用.包括随机梯度下降法.维批量梯度下降法.梯度下降法的收敛.在线学习.map reduce以及应用实例:photo OCR.课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml (一)大规模机器学习从前面的课程我们知道,如果我们的系统是high variance的,那么增加样本数会改善我们的系统,假设现在我们有100万个训练样本,可想而知,如果使用梯度下降法,…

吴恩达机器学习笔记60-大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

一.随机梯度下降算法之前了解的梯度下降是指批量梯度下降:如果我们一定需要一个大规模的训练集,我们可以尝试使用随机梯度下降法(SGD)来代替批量梯度下降法. 在随机梯度下降法中,我们定义代价函数为一个单一训练实例的代价: 随机梯度下降算法为:首先对训练集随机“洗牌”,然后: 下面是随机梯度下降算法的过程以及和批量梯度下降算法的异同: 随机梯度下降算法是先只对第1个训练样本计算一小步的梯度下降,即这个过程包括调参过程,然后转向第2个训练样本,对第2个训练样本计算一小步的梯度下降,这个过程也包括调参…

吴恩达机器学习笔记（十一） —— Large Scale Machine Learning

主要内容: 一.Batch gradient descent 二.Stochastic gradient descent 三.Mini-batch gradient descent 四.Online learning 五.Map-reduce and data parallelism 一.Batch gradient descent batch gradient descent即在损失函数对θ求偏导时,用上了所有的训练集数据(假设有m个数据,且m不太大).这种梯度下降方法也是我们之前一直使用的.…

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…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————10.奇异值分解(SVD)原理、基于协同过滤的推荐引擎、数据降维

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者: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-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————09.利用PCA简化数据

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————09.利用PCA简化数据关键字:PCA.主成分分析.降维作者:米仓山下时间:2018-11-15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:pbharrin/machinelearn…

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…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————06.k-均值聚类算法（kMeans）学习笔记

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记关键字:k-均值.kMeans.聚类.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.com:pbh…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————05.Logistic回归

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————05.Logistic回归关键字:Logistic回归.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-26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…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————04.朴素贝叶斯分类（bayes）

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————04.朴素贝叶斯分类(bayes) 关键字:朴素贝叶斯.python.源码解析作者:米仓山下时间:2018-10-25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:pbharrin/ma…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————03.决策树原理、源码解析及测试

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-24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:pbharrin/ma…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————02.k-邻近算法（KNN）

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21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-actiong…

终身机器学习（Lifelong Machine Learning）综述

终身机器学习(Lifelong Machine Learning)综述 2015年10月23日 17:34:57 qrlhl 阅读数 7805更多分类专栏: 机器学习版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qrlhl/article/details/49364173 大概有十几天了没有回来更新博客了吧,这期间遇到了大大小小各种事情,最悲伤的事应该是跟我关系最好的一个哥们的父…

Stanford机器学习笔记-7. Machine Learning System Design

7 Machine Learning System Design Content 7 Machine Learning System Design 7.1 Prioritizing What to Work On 7.2 Error Analysis 7.3 Error Metrics for Skewed Classed 7.3.1 Precision/Recall 7.3.2 Trading off precision and recall: F1 Score 7.4 Data for ma…

【机器学习实战】Machine Learning in Action 代码视频项目案例

MachineLearning 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 Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网) 视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star[后续组织学习活动:sklearn + tensorflow] ApacheCN - 学习机器学习群[629470233] 第一部分分类 1.) 机器学习基础 2.) k-近邻算法 3.) 决策树 4.) 基于概率论的分类方法:朴素…

Python机器学习（Python Machine Learning 中文版 PDF）

Python机器学习介绍(Python Machine Learning 中文版) 机器学习,如今最令人振奋的计算机领域之一.看看那些大公司,Google.Facebook.Apple.Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛.从手机上的语音助手.垃圾邮件过滤到逛淘宝时的物品推荐,无一不用到机器学习技术. 如果你对机器学习感兴趣,甚至是想从事相关职业,那么这本书非常适合作为你的第一本机器学习资料.市面上大部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代码实现模型算法,这对于零…

机器学习---感知机（Machine Learning Perceptron）

感知机(perceptron)是一种线性分类模型,通常用于二分类问题.感知机由Rosenblatt在1957年提出,是神经网络和支持向量机的基础.通过修改损失函数,它可以发展成支持向量机:通过多层堆叠,它可以发展成神经网络.因此,虽然现在已经不再广泛使用感知机模型了,但是了解它的原理还是有必要的. 先来举一个简单的例子.比如我们可以通过某个同学的智商和学习时间(特征)来预测其某一次的考试成绩(目标),如果考试成绩在60分以上即为及格,在60分以下为不及格.这和线性回归类似,只不过设定了一个阈值,…

聊天机器人（chatbot）终极指南：自然语言处理（NLP）和深度机器学习（Deep Machine Learning）

在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此我很快就开始把这些资源编制成列表. 不久,我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了. 在这个过程中,我的名单变成了一个指南,经过一些好友的敦促和鼓励,我决定和大家分享这个指南,或许是一个精简的版本 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br…

论文阅读笔记（五）【CVPR2012】:Large Scale Metric Learning from Equivalence Constraints

由于在读文献期间多次遇见KISSME,都引自这篇CVPR,所以详细学习一下. Introduction 度量学习在机器学习领域有很大作用,其中一类是马氏度量学习(Mahalanobis metric learning). 什么是马氏距离?参考该篇文章[传送门] KISS含义为:keep it simple and straightforward Learning a Mahalanobis Metric 对于两个数据点 xi.xj,基于马氏距离的相似度为: 如果两个数据属于同一类,记为 yij…

机器学习---线性回归（Machine Learning Linear Regression）

线性回归是机器学习中最基础的模型,掌握了线性回归模型,有利于以后更容易地理解其它复杂的模型. 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识.让我们先从最简单的形式开始. 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个自变量x(independent variable,也可称为输入input, 特征feature),其与因变量y(dependent variable,也可称为响应response, 目标target)之间呈线性关系,当然x…

機器學習基石机器学习基石（Machine Learning Foundations）作业2 第10题解答

由于前面分享的几篇博客已经把其他题的解决方法给出了链接,而这道题并没有,于是这里分享一下: 原题: 这题说白了就是求一个二维平面上的数据用决策树来分开,这就是说平面上的点只能画横竖两个线就要把所有的点SATTER掉,先给出四个点的情况,如下: 第一种分割方式: 第二种分割方式第三种分割方式为第一种的上下导致. 第四种分割方式为第二种的上下导致. 第 5 6 7 8 分别为第1 2 3 4 种中正负点的互换, 以此方式,我们可以画出 16种,这里不全部给出了. 由此可以…

機器學習基石机器学习基石（Machine Learning Foundations）作业1 习题解答（续）

这里写的是习题1 中的 18 , 19, 20 题的解答. Packet 方法,我这里是这样认为的,它所指的贪心算法是不管权重更新是否会对train data有改进都进行修正,因为这里面没有区分是否可以线性分割,如果线性可分那么每次的更新都注定是要使train data的分割效果得到提升,但是如果不是线性可分的,那么并不是每次的权重修正都可以使效果得到提升. 这时候的贪心算法是指不考虑每次权重的修正是否可以使优化效果得到提升,有错误的分割则进行一次权重修正.这种情况下我们不能保证一定会…

Machine Learning|Andrew Ng|Coursera 吴恩达机器学习笔记

Week1: Machine Learning: 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 P, improves with experience E. Supervised Learning:We alr…

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