一.准备样本 接上一篇文章提到的问题:根据一个人的身高.体重来判断一个人的身材是否很好.但我手上没有样本数据,只能伪造一批数据了,伪造的数据比较标准,用来学习还是蛮合适的. 下面是我用来伪造数据的代码: string Filename = "./figure_full.csv"; StreamWriter sw = new StreamWriter(Filename, false); sw.WriteLine("Height,Weight,Result"); Ran

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)

感知器(PLA——Perceptron Learning Algorithm),也叫感知机,处理的是机器学习中的分类问题,通过学习得到感知器模型来对新实例进行预测,因此属于判别模型.感知器于1957年提出,是神经网络的基础. 模型 以最简单的二分类为例,假设医院需要根据肿瘤患者的病患特征(x1肿瘤大小,x2肿瘤颜色),判断肿瘤是良性(+1)还是恶性(-1),那么所有数据集都可以在一个二维空间表示:如果能找到一条直线将所有1和-1分开,这个数据集就是线性可分的,否则就是线性不可分.将两个特征向量分

微软研究院AI头条 https://mp.weixin.qq.com/s/SAz5eiSOLhsdz7nlSJ1xdA 预见未来丨机器学习:未来十年研究热点 机器学习组 微软研究院AI头条 昨天 编者按:自1998年成立以来,微软亚洲研究院一直致力于推动计算机科学领域的前沿技术发展.在建院20周年之际,我们特别邀请微软亚洲研究院不同领域的专家共同撰写“预见未来”系列文章,以各自领域的前瞻视角,从机器学习.计算机视觉.系统架构.图形学.自然语言处理等多个方向出发,试图描绘一幅未来科技蓝图. 本文中

基础知识ML 在进行深度学习前,根据学习网站的建议,首先学习机器学习的基础课程,学习资料主要是Andrew讲的ShortVideo,网址:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning.下面是这些基础课程的学习笔记. 一线性回归I(Linear Regression I) 1.1 监督学习介绍 Supervised Learning Intro 首先对监督学习进行简单介绍,其中包括回归

前言:         在机器学习方法中,若模型理解为决策模型,有些模型可以使用解析方法.不过更一般的对模型的求解使用优化的方法,更多的数据可以得到更多的精度.         AI中基于归纳的方法延伸出ML整个领域,基于数据的ML方法根据归纳准则进行拟合,基于约束函数和经验期望,并对拟合的函数形式和函数参数,进行优化.        上一篇:最优化方法之GD.SGD :最优化之回归/拟合方法总结: 一.线性规划 线性规划.整数规划.目标规划等方法其目标函数与约束条件都是决策变量的一次函数,全部

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 81.已知一组数据的协方差矩阵P,下面关于主分量说法错误的是()A.主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解, 在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小 B.在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵 C.主分量分析就是K-L变换 D.主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到正确答案: C@BlackEyes_SGC:K-L变

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 51.简单说下sigmoid激活函数 常用的非线性激活函数有sigmoid.tanh.relu等等,前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层,后者relu常见于卷积层.这里先简要介绍下最基础的sigmoid函数(btw,在本博客中SVM那篇文章开头有提过). sigmoid的函数表达式如下 其中z是一个线性组合,比如z可以等于:b + *

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 1.简要介绍SVM 全称是support vector machine,中文名叫支持向量机.SVM是一个面向数据的分类算法,它的目标是为确定一个分类超平面,从而将不同的数据分隔开. 扩展:这里有篇文章详尽介绍了SVM的原理.推导,<支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)>.此外,这里有个视频也是关于SVM的推导:<纯白板手推SVM&g

摘要: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 1.2代码示例 2.特征提取,转换以及特征选择 2.1特征提取 2.2特征转换 2.3特征选择 3.模型选择与参数选择 3.1 交叉验证 3.2 训练集-测试集 切分 内容: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型,text,特征向量,Label和预测结果 Transformer:将DataFrame转化为另外一个DataFrame的算法,通过实现t

在前一篇中介绍了用HMM做中文分词,对于未登录词(out-of-vocabulary, OOV)有良好的识别效果,但是缺点也十分明显--对于词典中的(in-vocabulary, IV)词却未能很好地识别.主要是因为,HMM本质上是一个Bigram的语法模型,未能深层次地考虑上下文(context).对于此,本文将介绍更为复杂的二阶HMM以及开源实现. 1. 前言 n-gram语法模型 n-gram语法模型用来:在已知前面\(n-1\)个词\(w_1, \cdots, w_{n-1}\)的情况下

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also

CNCC - 2016 | 机器学习(原文链接) Machine Learning - ML,机器学习起源于人工智能,是AI的一个分支. 机器学习的理论基础:计算学习理论 - Computational Learning Theory 计算学习理论中最重要的理论模型:PAC(Probably Approximately Correct) - 概率近似正确模型(Valiant - 图灵奖,1984)   机器学习的形态:数据 + 算法 未来 技术上:一定是能有效利用GPU等计算设备的方法(未必是深

A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P improves with experience E ML Algorithms Overview Supervised learning    <= "teach" pr

前端时间写新交易系统时,经常碰到事务一致性问题,网上搜了一下,有一些解决方法,采用了扫表补偿的方式来完成,刚开始只有几个接口需要处理,工作量还可以,但是后续随着需求的增加,这些场景错综复杂,导致大量时间组织相关人员讨论如何做到事务的一致性,约定返回.增加查询接口.补偿等等,在需求之外额外增加了很多工作量 初步完成了类似淘宝xts的二阶提交框架,但可能功能及部分细节没有考虑的很周到,抛砖引玉共同学习 目前代码已同步到git: 含代码.同库异库模式.ppt等 https://github.com/a

logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法. Reference: denny的学习专栏  // 臭味相投的一个博客 Xml保存图片的方法和读取的方式. Mat显示内部的多个图片. Mat::t() 显示矩阵内容. 本文用它来进行手写数字分类. 在opencv3.0中提供了一个xml文件,里面存放了40个样本,分别是20个数字0的手写体和2

数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述<机器学习与数据挖掘>可以帮助大家理解.数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库.机器学习.统计学无疑影响最大.简言之,对数据挖掘而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术.由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域.从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖

HTML是描述网页结构的标记语言(即HTML中的'ML'),而HT指把一个网页链接到其他网页. <a>元素可以创建超文本链接到另外一个网页,<a>元素中的内容在网页中是可点击的,href属性用来指定链接的目的地.<a>元素的内容通常只能是文字和图像(或者两者都有)<a href="XXXX">想链接的文本</a> 属性用来指定元素的附加信息,用来个性化元素的.属性通常用统一的方法书写:首先是属性名,接下来是等号,然后是用双引号

地址: http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html   Spark PipeLine 是基于DataFrames的高层的API,可以方便用户构建和调试机器学习流水线 可以使得多个机器学习算法顺序执行,达到高效的数据处理的目的   DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型,text,特征向量,Label和预测结果   Transformer:将DataFrame转化为另外一个DataFra

题意:给定二阶魔方初始状态,问N(1 <= N <= 7)步旋转操作以内最多能使几个面相同. dfs搜索+剪枝. 魔方的每个旋转操作即对应于一个置换操作.又因为相对运动,上层左旋一次和下层右旋一次等价,故可分为6类操作.上层顺.逆时针旋转,左层顺.逆时针旋转,前层顺.逆时针旋转.这样每次操作有6种选择. 剪枝一:考虑旋转操作一次后,第二次不应进行逆操作回到旋转前状态.实现的时候将每种操作分别置为0. 1, 2. 3, 4. 5,操作1^操作2 = 1则说明两操作互为逆操作. 剪枝二:当有6个面

Multithreaded Libraries Performance The single-threaded CRT is no longer ( in vs2005 ) available. This topic discusses how to get the maximum performance from the multithreaded libraries. The performance of the multithreaded libraries has been improv