参考彭亮老师的视频教程:转载请注明出处及彭亮老师原创 视频教程: http://pan.baidu.com/s/1kVNe5EJ   0. 机器学习中分类和预测算法的评估:   准确率 速度 强壮行 可规模性 可解释性       1. 什么是决策树/判定树(decision tree)?            判定树是一个类似于流程图的树结构:其中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性输出,而每个树叶结点代表类或类分布.树的最顶层是根结点.         2.  机器学习…

参考彭亮老师的视频教程:转载请注明出处及彭亮老师原创 视频教程: http://pan.baidu.com/s/1kVNe5EJ 1. 课程介绍 2. 机器学习 (Machine Learning, ML) 2.1 概念:多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能. 2.2 学科定位:人工智能(Artificial Intelligence, AI)的…

参考彭亮老师的视频教程:转载请注明出处及彭亮老师原创 视频教程: http://pan.baidu.com/s/1kVNe5EJ 基本概念:训练集,测试集,特征值,监督学习,非监督学习,半监督学习,分类,回归 概念学习:人类学习概念:鸟,车,计算机 定义:概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数 例子:学习 "享受运动" 这一概念: 小明进行水上运动,是否享受运动取决于很多因素 样例 天气 温度 湿度 风力 水温 预报 享受运动 1 晴 暖 普通 强 暖 一样…

1. 机器学习更多应用举例: 人脸识别   2. 机器学习就业需求:      LinkedIn所有职业技能需求量第一:机器学习,数据挖掘和统计分析人才      http://blog.linkedin.com/2014/12/17/the-25-hottest-skills-that-got-people-hired-in-2014/   3.  深度学习(Deep Learning)   3.1 什么是深度学习?             深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域,由以人…

http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41223147 从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Q…

介绍 决策树分为分类决策树和回归决策树: 上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树: 监督学习——决策树理论与实践(上):分类决策树          决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象/分类,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值 通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大…

Python开源机器学习框架:Scikit-learn入门指南. Scikit-learn的六大功能 Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理. 分类是指识别给定对象的所属类别,属于监督学习的范畴,最常见的应用场景包括垃圾邮件检测和图像识别等.目前Scikit-learn已经实现的算法包括:支持向量机(SVM),最近邻,逻辑回归,随机森林,决策树以及多层感知器(MLP)神经网络等等. 需要指出的是,由于Scikit-learn本身不支…

人工智能 什么是人工智能.机器学习与深度学习(见图1-1)?这三者之间有什么关系?…

23个python的机器学习包,从常见的scikit-learn, pylearn2,经典的matlab替代orange, 到最新最酷的Theano(深度学习)和torch 7 (well,其实lua,不过从ipython调用很容易),基本常用的通用python机器学习平台都有了. http://python.memect.com/?tag=machinelearning…

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了“Python机器学习库”,不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工程师(fu…