人工智能（Machine Learning）—— 机器学习

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Machine learning Machine learning is a scientific discipline that explores the construction and study of algorithms that can learn from data. Such algorithms operate by building a model based on inputs and using that to make predictions or decisions,…

[原创]Machine Learning/机器学习文章合集

转载请注明出处:https://www.codelast.com/ ➤ 用人话解释机器学习中的Logistic Regression(逻辑回归) ➤ 如何防止softmax函数上溢出(overflow)和下溢出(underflow) ➤ ELL(Embedded Learning Library,微软嵌入式学习库)文章合集 ➤ <Neural Networks and Deep Learning>读书笔记:最简单的识别MNIST的神经网络程序(1) ➤ <Neural Networks…

machine learning----->Amazon Machine Learning机器学习平台

参考资料: 1.如何使用Amazon Machine Learning平台构建你的机器学习预测模型 2.…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 10—Advice for applying machine learning 机器学习应用建议

Lecture 10—Advice for applying machine learning 10.1 如何调试一个机器学习算法? 有多种方案: 1.获得更多训练数据:2.尝试更少特征:3.尝试更多特征:4.尝试添加多项式特征:5.减小 λ:6.增大 λ 为了避免一个方案一个方案的尝试,可以通过评估机器学习算法的性能,来进行调试. 机器学习诊断法 Machine learning diagnostic 的定义: 10.2 评估一个假设想要评估一个算法是否过拟合 (一)首先,划分测试集和训练集…

Machine learning | 机器学习中的范数正则化

目录 1. \(l_0\)范数和\(l_1\)范数 2. \(l_2\)范数 3. 核范数(nuclear norm) 参考文献使用正则化有两大目标: 抑制过拟合: 将先验知识融入学习过程,比如稀疏.低秩.平滑等特性. 结合第二点以及贝叶斯估计的观点,正则化项(regularizer)就是先验概率项. 监督学习中绝大多数任务都可以概括为以下最小化目标: \[ w^* = \arg\min_w {\sum_i {L(y_i; f(x_i;w))} + \lambda \Omega(w)} \]…

Machine Learning:机器学习算法

原文链接:https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine-Learning-Algorithms/ 摘要机器学习算法分类:监督学习.半监督学习.无监督学习.强化学习基本的机器学习算法:线性回归.支持向量机(SVM).最近邻居(KNN).逻辑回归.决策树.k平均.随机森林.朴素贝叶斯.降维.梯度增强目录监督学习(Supervised learning) 机器学习算法分类机器学习算法大致可以分为: 监督学习 | Supervised learn…

[Machine Learning] 机器学习常见算法分类汇总

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传…