1.什么是流形 流形学习的观点:认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的.由于数据内部特征的限制,一些高维中的数据会产生维度上的冗余,实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示.所以直观上来讲,一个流形好比是一个$d$维的空间,在一个$m$维的空间中$(m > d)$被扭曲之后的结果.需要注意的是流形并不是一个形状,而是一个空间.举个例子来说,比如说一块布,可以把它看成一个二维的平面,这是一个二维的空间,现在我们把它扭一扭(三维空间),它就变成了一个流形,当然不扭的时候,

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

近日,在网易公开课视频网站上看完了<机器学习>课程视频,现做个学后感,也叫观后感吧. 学习时间 从2013年7月26日星期五开始,在网易公开课视频网站上,观看由斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的计算机系课程(编号CS229)<机器学习>(网址http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html)(注:最早是在新浪公开课上发现的这门课,看了前几集没有字幕的视频.后来经由技术群网友的指引才找到网易,看到了全部翻译完的视频)

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

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

Python机器学习 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,这对于零基础的新手来说,阅读起来相当困难.而这本书,在介绍必要的基础概

最新DataOps平台的真正价值,只有在业务用户和应用程序能够从各种数据源来访问原始数据和聚合数据,并且及时地产生数据驱动的认识时,才能够实现.利用机器学习(Machine Learning),分析师和数据科学家可以利用历史数据,以及实时地使用类似TensorFlow(TF)这样的技术,以做出更好的数据驱动业务的线下决策. 在本文中,你将学习如何利用TensorFlow模型在StreamSets Data Collector3.5.0和StreamSets Data Collector Edge

1.机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some c

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“

机器学习是万能的吗?AI落地有哪些先决条件? https://mp.weixin.qq.com/s/9rNY2YA3BMpoY8NQ_rVIjQ 1.引言 入门机器学习或从事其相关工作前,不知道你思考过如下2个问题吗: 1) 机器学习是万能的吗? 2) 工业界要想尽可能落地机器学习,需要满足哪些先决条件? 这段时间,有幸聆听了几场大牛报告,一位是第四范式,目前工业界应用AI经验最丰富的之一,曾经在百度与吴恩达共同推进AI在工业界的落地:另一位来自学术界,新加坡国立大学的,最近刚拿到两个项目,合计

机器学习是一项经验技能,经验越多越好.在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段.在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的. 预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能,需要进行大量的练习.本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板,创建这个模板总共有六个步骤.通过本文将学到: 端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构.如何将前面学到的内容引入到项目中.如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板.机器学习是针对数据进行自动挖掘,找出数据

从上面几篇的决策树開始,就能够開始进入到集成学习(ensemble learning)了,与其说集成学习是一种算法,倒不如说集成学习是一种思想. 集成学习的思想也是非常自然非常符合人类直观理解的. 用通俗的不能更通俗的话来说,要是一个机器学习器解决不了问题,那就多训练几个.再把这些学习器结合起来完毕机器学习任务. 能够类比开会,一群人讨论得到的解决的方法一般比一个人拍板的要好. 用过集成学习之后,一般来说,效果都会比某些单一的算法效果要好.所以,无论是为了排名还是为了其它的东西,kaggle等机

课程的讲授从logo出发,logo由四个图案拼接而成,两个大的和两个小的.比较小的两个下一次课程就可能会解释到它们的意思,两个大的可能到课程后期才会解释到它们的意思(提示:红色代表使用机器学习危险,蓝色代表使用机器学习不危险). 机器学习是理论与实践相结合的一门学问.要怎么学习机器学习课程?我们可以从很理论的角度出发:机器学习有什么推论什么结论,它可以设计出什么样的东西,我们可以非常深入的了解这些相关知识.然后,我们感叹,哇- 这些前辈好伟大,怎么可以设计出这么漂亮的数学,这么漂亮的东西.可是,

现在我们要预测的是未来的房价,假设选择了回归模型,使用的损失函数是: 通过梯度下降或其它方法训练出了模型函数hθ(x),当使用hθ(x)预测新数据时,发现准确率非常低,此时如何处理? 在前面的章节中我们知道,可以选择下面的一种或几种方案: 获取更多的训练样本 选择更少的特征集 增加新的特征 增加多项式特征(x1x2, x22…) 增加正则化参数λ的值 减小正则化参数λ的值 然而遗憾的是,这些方法在不同场景下的作用不同,有时毫无作用,在选择失当的时候甚至会出现反效果.当然不能凭直觉去选择改进方法,

目录 机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家:Aakash Nain 正文 对我的启发 机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家:Aakash Nain Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文 这次我采访的是 Aakash Kumar Nain,一位 Kaggle kernel 专家.

谷歌发布"自动机器学习"技术 AI可自我创造 据Inverse报道,今年5月份,谷歌宣布其人工智能(AI)研究取得重大进展,似乎帮助科幻小说中最耸人听闻的末日预言成为现实.谷歌推出名为“自动机器学习(AutoML)”的技术,在无需人类工程师的支持下,允许AI进行自我创造. 从表面上看,这种技术可能会让人觉得AI发展终于迎来“奇点时刻”,它正在失去控制.但实际上,谷歌正利用它将机器学习令人不可思议的力量交到普通人手中.从本质上讲,AutoML的策略就是利用神经网络设计其他神经网络,这并不

机器学习.深度学习以及人工智能正在快速演进 机器学习.深度学习和人工智能(ML.DL和AI)是彼此相关的概念,他们正在改变不知多少行业,改变其自身管理模式,同时改变做出决策的方式.显然,ML.DL和AI对于各行各业都非常重要,却也十分复杂,同时非常迅速发展着. 人工智能(Artificial Intelligence,AI)AI用来形容涉及高级计算智能的最宽泛的说法.1956年,在达特茅斯人工智能大会上,该技术被描述为:“原则上,学习的每一个方面或任何其他智能特征都可以精确描述,并且一台机器可以

然后看的是机器学习这一块,因为偏理论,可以先看完.其他的实践,再看. http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747761.html “机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P,

转载:http://www.jianshu.com/p/b73b6953e849 该资源的github地址:Qix <Statistical foundations of machine learning> 介绍:<机器学习的统计基础>在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的. <A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks>

转载自: http://www.cnblogs.com/mq0036/p/7131678.html 本篇虽不是这一个月的流水账,但是基本按照下面的思路对着一个月做了一次总结: 什么是机器学习? 机器学习都有什么算法? 个人对机器学习的三种境界理解 推荐的学习路线 推荐资源 希望读者有所收获,另外,如果文中有任何理解上的错误,还望指正! 什么是机器学习? 之前在没有具体接触到机器学习前,我大概对他有一个概念上的认识,觉得是一种很高级的算法,能让机器学会很多的事情,就像...<我的机器人女友>里那