机器学习算法可以分为: 监督学习 非监督学习 半监督学习 增强学习 监督学习:给机器的训练数据拥有"标记"或者"答案",例如: 我们需要告诉机器左边的画面是一只狗,而右边的照片是一只猫.同理对于MNIST数据集,给机器图像信息后还应该附上标记信息,如图所示: 运用监督学习的场景举例: 图像已经拥有了标定信息 银行已经积累了一定的客户信息和他们信用卡的实用信息 医院已经积累了一定的病人信息和他们最终确诊是否患病的情况 市场积累了房屋的基本信息和最终成交的金额 ....

<深度学习>(Deep Learning)中文版pdf, 百度网盘: https://pan.baidu.com/s/1jHDiQTg <机器学习导论>(Introduction to Machine Learning) 中文第二版pdf, 百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1nvP4lHR

最近在搞机器学习,目前国内没有什么关于ML.NET的教程,官方都是一大堆英文,经过了我的努力,找到了Relax Development大哥的博客,有关于ML.NET的内容 原文地址:https://www.cnblogs.com/BeanHsiang/p/9010267.html 使用ML.NET直接从nuget中搜索ML.NET 安装到项目即可 去UCI Machine Learning Repository: Iris Data Set下载一个现成的数据集,复制粘贴其中的数据到任何一个文本编

周志华-机器学习 pdf,下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-239561959 统计学习方法-李航,  下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336803118 人工智能-李开复,     下载地址:       https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336902476 吴恩达深度学习笔记,下载地址:     https://u12

开篇先论赌 (组词,赌博,....),时刻,每天都在赌! 何为赌?仁者见仁,智者必定又有一番见解,保持沉默,意见保留; ——改变思维模式,Ruiy让赌赢在“思维”!!!; 存在在IT界Ruiy定格,即是 --要,时刻像linux一样思考,像UPS一样行动行动,像Amazon一样微笑; 存在,就需时刻思考,思考怎么赌?才能赢的漂亮!; 趋势就像一匹马,如果在马后面追,你永远都追不上,你只有骑在马上面,才能和马一样的快,这就叫马上成功; 君子必做的2件事(有仇必报,不然恶气难出,伤身!,有恩必报,哪

前言:以前觉得机器学习要应用于游戏AI,还远得很. 最近看到一些资料后,突发兴致试着玩了玩Unity机器学习,才发觉机器学习占领游戏AI的可能性和趋势. Unity训练可爱柯基犬Puppo 机器学习训练出的游戏AI,模型可能数据庞大,但是这完全可以部署于服务器. 目前绝大部分游戏AI都是人工制作,工作量庞大.机器学习可以解放生产力,放台主机训练让其自己培养出更实的AI. ml-agents介绍 Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) 是一款开源的 Un

<Python3入门机器学习经典算法与应用> 章节第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2-6 课程使用环境搭建第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib3-1 Jupy

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界 学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机

KNN的函数写法 import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter def KNN_classify(k,X_train,y_train,x): assert 1<=k<X_train.shape[0],"k must be valid" assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0],\ "the size of X_train

主成分分析(Principal Component Analysis) 一个非监督的机器学习算法 主要用于数据的降维 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征 其他应用:可视化.去噪 通过映射,我们可以把数据从二维降到一维: 显然,右边的要好一点,因为间距大,更容易看出差距. 如何定义样本间距?使用方差,因为方差越小,数据月密集,方差越大,数据月分散. 另均值为0: 因为均值为0,w是单位向量,模为1,所以: 梯度上升法求解PCA问题 分析:X是mn的矩阵,m是样本数,n是特征数,X^(i)是第i

第一章 python3玩转机器学习 第二章 机器学习基础 安装:1.anaconda   2.pycharm 第三章 Jupyter Notebook,numpy,Matplotlib 1.jupyter notebook 魔法命令: %run  %timeit  %time 2.numpy基础:  numpy.array   numpy.dtype 3.numpy数组和矩阵:numpy.zeros()   numpy.ones()     numpy.full()     numpy.aran

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之前转过一篇文章:2016年GitHub排名前20的Python机器学习开源项目(转),说明现在已经有了很多很好的机器学习的包,我们不必从底层开始实现,只要懂点算法.会看文档,一般人也能玩好机器学习. 随着生信领域的数据量越来越多,我们得到知识的途径必然会发生变化,慢慢地我们将不再使用固定呆板的模型,而是使用灵活的机器学习方法从海量数据中提取出知识. 现在我准备开一系列的机器学习算法原理及python包的实例的文章,开始全面的熟悉python和机器学习. 决策树--从原理到实现    机器学习