本博客是针对周志华教授所著<机器学习>的"第11章 特征选择与稀疏学习"部分内容的学习笔记. 在实际使用机器学习算法的过程中,往往在特征选择这一块是一个比较让人模棱两可的问题,有时候可能不知道如果想要让当前的模型效果更好,到底是应该加还是减掉一些特征,加又是加哪些,减又是减哪些,所以借着对这一章内容的学习,希望可以在文末解决这个疑惑. 目录 子集搜索与评价 子集搜索(subset search) 子集评价(subset evaluation) 过滤式选择 包裹式选择 嵌入式

原文链接:Thresholded Smoothed l0 Norm for Accelerated Sparse Recovery http://ieeexplore.ieee.org/document/7069222/ 带阈值的平滑l0范数加速稀疏恢复 Han Wang, Qing Guo, Member, IEEE, Gengxin Zhang, Guangxia Li, and Wei Xiang, Senior Member, IEEE 译者:柳如风   摘要:平滑l0范数(Smooth

[注]下文全部内容为 <<Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library>>经由在线翻译整理而来． 目录 1.<学习opencv>opencv概述及初探 2.<学习opencv>opencv数据类型 3.<学习opencv>图像和大型阵列类型 4.<学习opencv>绘画和注释 5.<学习opencv>opencv函数 6.<学习op

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi

1.概述: 学习一门学问的第一步就是要了解这门学问到底是什么,它可以被用来干什么. 本文罗列了学习machine learning的过程中看到的一些写得比较好的文章以及读完这些文章之后对机器学习的初步印象.希望可以帮助读者建立起ML的初步认知. 2.关于ML的优秀文章(了解什么是机器学习,机器学习可以用来干什么) 1.有趣的机器学习: 3.机器学习从入门到精通       免费课程: 1.机器学习-斯坦福大学- Andrew Ng  2. 4.学习心得 4.1什么是机器学习(ML) Arthur

在应用spark时,经常要获取任务的执行进度,可以参照jobProgressListener的设计来完成该功能. 以下代码仅供参考,欢迎交流. 效果显示: 代码: package org.apache.spark.zpc.listener import org.apache.spark.Logging import org.apache.spark.scheduler._ import scala.collection.mutable /** * Spark 的 DeveloperApi 提供针

LASSO回归与L1正则化 西瓜书 2018年04月23日 19:29:57 BIT_666 阅读数 2968更多 分类专栏: 机器学习 机器学习数学原理 西瓜书   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/BIT_666/article/details/80051737 1.结构风险与经验风险 在支持向量机部分,我们接触到松弛变量,正则化因子以及最优化函数,在朴素贝叶斯分类,决策

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起.这里介绍学习Linux的一些建议. 一.从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的.例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linux 的基础之后,应该就可以很轻易的解决掉这方面的问题.而有些朋友们常常一接触Linux 就是希望构架网站,根本没有

最近在做项目时使用了tempo,感觉还不错,但是发现网上对于tempo 2.0 的介绍比较少,我也是在GitHub才找到了比较完整的使用说明,我也简单记录一下自己的使用过程,重新学习一下tempo 2.0 , 不喜勿喷,喜欢看英文的朋友请移步tempo 2.0 英文说明 . 1.引入tempo.js <script src="js/tempo.js" type="text/javascript"></script> 2.准备数据Data(标准

一.从基础开始 常常有些朋友在 Linux 论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的.例如为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了Linux 的基础之后,应该就可以很轻易的解决掉这方面的问题.而有些朋友们常常一接触Linux 就是希望构架网站,根本没有想到要先了解一下 Linux 的基础.这是相当困难的. 二.Linux 命令是必须学习的 虽然 Linux 桌面应用发展很快,但是命令在 Linux 中依然有

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到

学习一个东西,一定不要管他怎么实现的,先详细的了解他的使用方法. 这篇博客的作用是都点到,书越读越薄,但是不详细阐述.为了记忆.如果想知道更详细,只能看相关的博客. 也是把以前看到的东西能串连起来. ❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃ 学习资料: 英文:http://reactivex.io/rxjs/manua

国内的专业Linux网站(GB) ChinaUnix Linux中国 实验楼: 免费提供了Linux在线实验环境,不用在自己机子上装系统也可以学习Linux,超方便实用!. 国内的专业Linux网站(BIG5) 香港Linux用户协会:了解香港Linux的好网站. Linux@Taiwan:台湾的Linux爱好者组织,CLDP的家,列有翻译的Linux HOWTO 中文版. Chinese Linux Extensions Website :中文Linux扩展(CLE),基于Red Hat和KD

原文链接:http://www.csdn.net/article/2015-08-06/2825395 本文做了少量修改,仅作转载存贮,如有疑问或版权问题,请访问原作者或告知本人. CVPR可谓计算机视觉领域的奥运会,这是vision.ai的Co-Founder,前MIT研究人员T. Malisiewicz针对CVPR'15尤其是Deep Learning的综述文章,谈到了ConvNet的Baseline,Caffe和Torch之间的分歧,ArXiv论文热,以及百度的ImageNet违规事件等.

零基础要怎么样学习嵌入式希望可以通过这一篇帖子让大家走进嵌入式,对嵌入式的学习不再那么陌生. 嵌入式Linux工程师的学习需要具备一定的C语言基础,因此面对许多朋友只是在大一或者大二学习过C(还不一定认真学了,呵呵!),之后基本就不再用过的情况,建议零基础学习嵌入式的朋友们在学习之前先复习一下C语言基础这块.要提醒大家的是,复习时不能只关注基本语法,对于常用的数据存储及处理方式,例如:数组.结构体等也要关注,有条件的话一定在机器上亲自敲敲代码.分析理解一下具体案例代码编写的思路,让自己慢慢进入一

过节福利,我们来深入理解下L1与L2正则化. 1 正则化的概念 正则化(Regularization) 是机器学习中对原始损失函数引入额外信息,以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称.也就是目标函数变成了原始损失函数+额外项,常用的额外项一般有两种,英文称作\(ℓ1-norm\)和\(ℓ2-norm\),中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数(实际是L2范数的平方). L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.所谓惩罚是指对损失函数中的某些参数做一些限制.对于线

R的优点:免费,开源,体积小.缺点:对大文本处理差,另外一个也在于开源,package如果出错,烦死你.当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张.SAS流行于公司,R流行于研究机构和大学数据分析不是单纯的靠软件来做的,需要很好的数学基础. 统计学工具各有千秋.https://englianhu.wordpress.com/statistics/学了R,可以免去学spss,matalab,ucinet等等众多的软件,可以

写在前面 本文严禁转载,只限于学习交流. 课件分享在这里了. 还有人工智能标准化白皮书(2018版)也一并分享了. 绪论 人工智能的定义与发展 定义 一般解释:人工智能就是用 人工的方法在 **机器(计算机)**上实现的智能,或称 机器智能: 人工智能(学科):从学科的角度来说,人工智能是一门研究如何 构造智能机器或智能系统,使之能模拟.延伸.扩展人类智能的学科: 人工智能(能力):从智能能力的角度来说,人工智能是智能机器所执行的通常 与人类智能有关的智能行为,如判断.推理.证明.识别.感知.理

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description