本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度.如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特征的数据集(虽然下图只画出2个特征),可以看到x1以cm为单位,x2以inches为单位,它们都是测量长…

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…

https://www.quora.com/How-do-I-learn-machine-learning-1?redirected_qid=6578644   How Can I Learn X? Learning Machine Learning Learning About Computer Science Educational Resources Advice Artificial Intelligence How-to Question Learning New Things Lea…

参考:https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/proto.html EML简介 Example-based Machine Learning (EML) 是从数据集中选择特殊的样本来进行学习.下面看几个例子来理解: 一个医生给一个病人看病,该病人咳嗽症状与常见的不太一样,而且发烧严重.这让医生想起了之前的一个病人也是这种症状,于是他怀疑该病人可能和之前的那个病人是同样的病因. 一个程序猿接到了一个新的客户的需求.他经过分析后发现,这个…

第二课 Moving Data 数据移动 常用内置函数 (1)加载文件 load 文件名.dat(或load('文件名.dat')) 接着输入文件名便可查看文件里的数据 (2)显示当前工作空间的所有变量 who/whos(更详细) (3)清除变量 clear 变量名 直接输入clear的话将删除当前工作空间中所有变量 (4)矩阵的大小 size(A)/length(A) size(A)返回值依旧为一个矩阵[r,v] (size(A,1)返回矩阵的行数 size(A,2)返回矩阵的列数 ) len…

Octave Tutorial 第一课 Computation&Operation 数据表示和存储 1.简单的四则运算,布尔运算,赋值运算(a && b,a || b,xor(a,b))等. 注意:(1)在Octave中,"不等于"的符号是"~=".(2)用%做注释.(3)变量后面接:抑制打印输出. 2.矩阵表示 (1)行矩阵(1行3列) [a1,a2,a3] (2)列矩阵(3行1列) [a1;a2;a3] (3)从1以步长为0.1到达2的(…

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/exam/dbM1J/octave-matlab-tutorial Octave Tutorial 5 试题 1. Suppose I first execute the following Octave commands: A = [1 2; 3 4; 5 6]; B = [1 2 3; 4 5 6]; Which of the following are then valid Octave com…

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul…

Python Basics with numpy (optional)Welcome to your first (Optional) programming exercise of the deep learning specialization. In this assignment you will: - Learn how to use numpy. - Implement some basic core deep learning functions such as the softm…

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…