http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44119187 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Machine Learning System Design机器学习系统设计 Prioritizing What to Work On优先考虑做什么 the first decision we must make is how do we want to represent x, that is…

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频中,我将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器 学习系统时,你将遇到的主要问题.同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程的的数学性可能不是那么强,但是我认为我们将要讲到的 这些东西是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件…

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时,将遇到的主要问题.同时会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程讲的东西数学性不强,但是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论. 为了解决这样一个问题,首先…

11.1 首先要做什么 在接下来的视频中,我将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时,你将遇到的主要问题.同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程的的数学性可能不是那么强,但是我认为我们将要讲到的这些东西是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论. 为了解决这样一个问题,我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量…

Andrew Ng机器学习课程笔记(六)之 机器学习系统的设计 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7392408.html 前言 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第6章机器学习系统的设计,Andrew用他的丰富经验讲述了如何有效.耗时少地实现一个机器学习系统,内容包括误差分析,误差度量,查准率和查全率等等 I 首先要做什么 以一个垃圾邮件分类器算法为例,为了解决这样一个问题,我们首先要做的决定是如何选择并…

Lecture 11—Machine Learning System Design 11.1 垃圾邮件分类 本章中用一个实际例子: 垃圾邮件Spam的分类 来描述机器学习系统设计方法.首先来看两封邮件,左边是一封垃圾邮件Spam,右边是一封非垃圾邮件Non-Spam:垃圾邮件有很多features.如果我们想要建立一个Spam分类器,就要进行有监督学习,将Spam的features提取出来,而希望这些features能够很好的区分Spam.事实上,对于spam分类器,通常选取spam中词频最高的…

Machine Learning System Design下面会讨论机器学习系统的设计.分析在设计复杂机器学习系统时将会遇到的主要问题,给出如何巧妙构造一个复杂的机器学习系统的建议.6.4 Building a Spam Classifier6.4.1 Prioritizing What to Work On首先是在设计机器学习系统时需要着重考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例.1.确定用监督学习的方法进行学习和预测.2.确定关于邮件的特征.关于挑选特征,实际工作中,是遍历整个训练集,选出出现次数…

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning…

机器学习系统或者SysML&DL笔记(一)  Oldpan  2019年5月12日  0条评论  971次阅读  1人点赞 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿.不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了. 前言 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.…

前言 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿.不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了. 因此,有必要学习了解一下机器学习系统的设计和思想.如果不是很了解机器学习系统的设计,可以看下知乎上关于这个问题的回答:相比AI算法研究,计算机系统研究没落了吗? 以下是本系列文章的笔记来源: CSE 59…

7 Machine Learning System Design Content 7 Machine Learning System Design 7.1 Prioritizing What to Work On 7.2 Error Analysis 7.3 Error Metrics for Skewed Classed 7.3.1 Precision/Recall 7.3.2 Trading off precision and recall: F1 Score 7.4 Data for ma…

(1) Advice for applying machine learning Deciding what to try next 现在我们已学习了线性回归.逻辑回归.神经网络等机器学习算法,接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题,尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上,Advice for applying machine learning & Machinelearning system design 这两课介绍的就是在设计机器学习系统的时候,我们该怎么做? 假设我们实现了一…

假如我们在开发一个机器学习系统,想试着改进一个机器学习系统的性能,我们应该如何决定接下来应该选择哪条道路? 为了解释这一问题,以预测房价的学习例子.假如我们已经得到学习参数以后,要将我们的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试,这个时候我们会发现在预测房价时,产生了巨大的误差,现在我们的问题是要想改进这个算法接下来应该怎么办? 实际上我们可以想出很多种方法来改进算法的性能,其中一种办法是使用更多的训练样本.具体来讲,通过电话调查.上门调查,获取更多的不同的房屋出售数据.遗憾的是,好多人花费了大量…

1.谷歌Cloud Machine Learning平台简介: 机器学习的三要素是数据源.计算资源和模型.谷歌在这三个方面都有强大的支撑:谷歌不仅有种类丰富且数量庞大的数据资源,而且有强大的计算机群提供数据存储于数据运算能力,同时,还研究实现了TensorFlow这个机器学习.深度学习算法库.基于这些背景,谷歌也已经训练出了许多实用的可以应用于商业软件的模型,开发者可以直接调用相应的API来开发自己的商业软件. Google Cloud Machine Learning是一个管理平台,它集合了上…

写在最前:本系列主要是在阅读 Mehryar Mohri 等的最新书籍<Foundations of Machine Learning>以及 Schapire 和 Freund 的 <Boosting: Foundations and Algorithms>过程中所做的笔记.主要讨论三个部分的内容.第一部分是PAC的基本概念,介绍了泛化误差和经验误差,并且讨论了假设集$H$有限时的泛化边界.第二部分介绍了假设集$H$无限时的泛化边界,引入了三种衡量$H$复杂程度的机制,分别是Rad…

前言 由于实验原因,准备入坑 python 机器学习,而 python 机器学习常用的包就是 scikit-learn ,准备先了解一下这个工具.在这里搜了有 scikit-learn 关键字的书,找到了3本:<Learning scikit-learn: Machine Learning in Python><Mastering Machine Learning With scikit-learn><scikit-learn Cookbook>,第一本是2013年出版…

论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 综述 背景及问题 背景: 翻译: 翻译模型学习条件分布后,给定一个源句,通过搜索最大条件概率的句子,可以生成相应的翻译. 神经网络翻译:两个组件:第一个:合成一个源句子x:第二个:解码一个目标句子y. 问题:固定长度向量是编码器 - 解码器架构性能提升的瓶颈. 本文主要思想 本文提出:允许模型自动(软)搜索与预测目标单词相关的源句 --- 扩展的编码器…

Foundations of Machine Learning: The PAC Learning Framework(2) (一)假设集有限在一致性下的学习界. 在上一篇文章中我们介绍了PAC-learnable的定义,以及证明了一个例子是PAC-learnable. 这一节我们介绍当hypothesis set是有限时,且算法$\mathcal{A}$相对与样本S满足一致性条件下的PAC问题.下一节介绍不一致条件下的PAC问题. 一致性(consistent):如果一个算法产生的假设$h_s…

读论文 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 这个论文是在NLP中第一个使用attention机制的论文.他们把attention机制用到了神经网络机器翻译(NMT)上.NMT其实就是一个典型的sequence to sequence模型,也就是一个encoder to decoder模型,传统的NMT使用两个RNN,一个RNN对源语言进行编码,将源语言编码到一个固定维度的中间向量,然后在使用一…

原文地址 :[1409.0473] Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate (arxiv.org) 读这篇主要希望学习了解Encoder-Decoder结构…

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b…

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning…

Predictive learning vs. representation learning  预测学习 与 表示学习 When you take a machine learning class, there's a good chance it's divided into a unit on supervised learning and a unit on unsupervised learning. We certainly care about this distinction f…

Deep Learning and Shallow Learning 由于 Deep Learning 现在如火如荼的势头,在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的地位,上个学期在一门课的 project 中见识过了 deep learning 的效果,最近在做一个东西的时候模型上遇到一点瓶颈于是终于决定也来了解一下这个魔幻的领域. 据说 Deep Learning 的 break through 大概可以从 Hinton 在 2006 年提出的用于训练 Deep Belief…

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning by A…

by Jason Brownlee on December 20, 2017 in Better Deep Learning Transfer learning is a machine learning method where a model developed for a task is reused as the starting point for a model on a second task. It is a popular approach in deep learning w…

leetcode 主要是一个针对北美的coder人群找工作的代码练习网站,我在2015年初次接触这个网站的时候,总共只有200多道题目,是一个类似acm 的a题网站.这些年变化越来越大,主要是因为找工作当然是多样化的考核过程,leetcode 也逐渐与时俱进,推出了下面几个类别的联系,今天我们随便挑几个练习一下: 175. Combine Two Tables -SQL Table: Person Column Name Type PersonId int FirstName varchar L…

https://www.interviewbit.com/problems/design-cache/ Features: This is the first part of any system design interview, coming up with the features which the system should support. As an interviewee, you should try to list down all the features you can…

作者:HelloGitHub-小鱼干 摘要:GitHub Trending 上周看点,老项目依旧抢眼,系统设计必看 Repo:The System Design Primer 周获 1k+ star,而新开源的项目 Real-Time-Person-Removal 表现也不俗,开源当周 star 过 2k+,至于本周 Trending 的周主题 #机器学习# 项目 star 增涨也是蹭蹭蹭- 以下内容摘录自上周微博的 GitHub Trending,选项标准:新发布 | 实用 | 有趣,根据项目…

Passive RFID Basics - AN680 INTRODUCTION Radio Frequency Identification (RFID) systems use radio frequency to identify, locate and track people, assets and animals. Passive RFID systems are composed of three components – a reader (interrogator), pass…