【udacity】机器学习

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波士顿房价预测 - 最简单入门机器学习 - Jupyter

机器学习入门项目分享 - 波士顿房价预测该分享源于Udacity机器学习进阶中的一个mini作业项目,用于入门非常合适,刨除了繁琐的部分,保留了最关键.基本的步骤,能够对机器学习基本流程有一个最清晰的认识: 项目描述利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型,并对模型的性能和预测能力进行测试: 项目分析数据集字段解释: RM: 住宅平均房间数量: LSTAT: 区域中被认为是低收入阶层的比率: PTRATIO: 镇上学生与教师数量比例: MEDV: 房屋的中值价格(目标特征,…

Coursera,Udacity,Edx 课程列表(更新ing)

Coursera,Udacity,Edx 课程列表(更新ing) Coursera有很多特别好的课程,平时没有机会听到国外大牛的课程,通过Coursera算是可以弥补一下吧,国外的课程普遍比国内的老师教的好,深入浅出,真是一入Coursera深似海呀.通过在知乎和blog上查询,列了一个预备学习的课程表. 知乎里有个问答,觉得对第一次上Coursera的人很有帮助:第一次在 Coursera 学习,各位有什么好的建议? (其中有关于如何使用Coursera wiki,开课轮次,下载视频+中文字母…

(转) 深度强化学习综述：从AlphaGo背后的力量到学习资源分享（附论文）

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀摘要本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的…

【Udacity】机器学习性能评估指标

评估指标 Evaluation metrics 机器学习性能评估指标选择合适的指标分类与回归的不同性能指标分类的指标(准确率.精确率.召回率和 F 分数) 回归的指标(平均绝对误差和均方误差) 混淆矩阵(confusion matricess) 一.选择合适的指标评估模型是否得到改善,总体表现如何在构建机器学习模型时,我们首先要选择性能指标,然后测试模型的表现如何.相关的指标有多个,具体取决于我们要尝试解决的问题. 此外,在测试模型时,也务必要将数据集分解为训练数据和测试数据.如果不区…

【udacity】机器学习-回归

Evernote Export 1.什么是回归? regression 在监督学习中,包括了输入和输出的样本,在此基础上,我们能够通过新的输入来表示结果,映射到输出输出包含了离散输出和连续输出 2.回归与函数逼近回归并不是指向平均值回落,而是使用函数形式来逼近一堆数据点 3.线性回归什么是线性方程? 线性方程就是直线方程,可以理解为 Y=mx+b 这里的m是斜率,b是截距,这是一个线性方程而不是平面方程什么是回归分析? 回归分析是统计的概念.这里的想法是观察数据和构建一个方程,使我们可以…

【udacity】机器学习-波士顿房价预测小结

Evernote Export 机器学习的运行步骤 1.导入数据没什么注意的,成功导入数据集就可以了,打印看下数据的标准格式就行用个info和describe 2.分析数据这里要详细分析数据的内容,看看缺省值和数据的特征,主要是为了看到数据的特征,并且人肉分析一下特征值对目标值的大约影响,嗯,就是这样然后开始划分数据,将数据分为两个部分,一个数据的特征值(features),一个是数据的目标值(target) 这里要用到数据的基本操作,有数据清洗和数据整理等内容. 重点:数据的分割,这里…

【udacity】机器学习-波士顿房价预测

import numpy as np import pandas as pd from Udacity.model_check.boston_house_price import visuals as vs # Supplementary code from sklearn.model_selection import ShuffleSplit # Pretty display for notebooks # 让结果在notebook中显示 # Load the Boston housing d…