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讲授机器学习的基本概念.发展历史与典型应用 大纲: 人工智能简介机器学习简介为什么需要机器学习机器学习的发展历史机器学习的典型应用人工智能主要的公司本课程讲授的算法 机器学习并不是人工智能一上来就采用的方法,而是发展到一定阶段之后的产物 这门课需要的参考书:(前面两本有点老,没有讲深度学习的东西,但神经网络讲的还是比较详细的) 人工智能简介: 定义:用计算机来实现人的智能. 1956年人工智能达特茅斯会议,2016年(AlphaG)人工智能大规模进入公众的视野. 图灵奖最多的方向:CPU的设计(…
在WWDC 2017开发者大会上,苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API.自然语言处理 API,这些 API 集成了苹果所谓的 Core ML 框架.Core ML 的核心是加速在 iPhone.iPad.Apple Watch 上的人工智能任务,支持深度神经网络.循环神经网络.卷积神经网络.支持向量机.树集成.线性模型等. 概览 借助 Core ML,您可以将已训练好的机器学习模型,集成到自己的应用当中. 支持操作系统:iOS .macOS .tvOS .…
Spark提供了常用机器学习算法的实现, 封装于spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基于RDD的机器学习库, spark.ml是基于DataFrame的机器学习库. 相对于RDD, DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前, spark.mllib已经进入维护状态, 不再添加新特性. 本文将重点介绍pyspark.ml, 测试环境为Spark 2.1, Python API. 首先介绍pyspark.ml中的几个基类: ML Da…
一.安装机器学习的包 1.conda create -n ml python=3.6 2.source activate ml 3.升级pip :pip install --upgrade pip 4.安装scikit-learn:conda install scikit-learn (机器学习的框架:scikit-learn) 5.安装pandas:conda install pandas (数据处理工具:pandas)(科学计算包:numpy) 6.返回yixia目录:cd 7.创建一个文件…
机器学习的定义: 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,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. 机器学习的应用实例: 1.学习关联性 在零售业中,机器学习的应用就是购物篮分析,任务就是发现顾客所购商品之间的关联性. 2.分类 2.1信贷行业,做好风险评估,以及做好银行贷款问题中的信用评分.还有就是做好预测,通过学习过去的数据,…
Spark ML Pipeline基于DataFrame构建了一套High-level API,我们可以使用MLPipeline构建机器学习应用,它能够将一个机器学习应用的多个处理过程组织起来,通过在代码实现的级别管理好每一个处理步骤之间的先后运行关系,极大地简化了开发机器学习应用的难度.        Spark ML Pipeline使用DataFrame作为机器学习输入输出数据集的抽象.DataFrame来自Spark SQL,表示对数据集的一种特殊抽象,它也是Dataset(它是Spar…
目录 一:学习机器学习原因和能够解决的问题 二:为什么选择python作为机器学习的语言 三:机器学习常用库简介 四:机器学习流程   机器学习是一门多领域交叉学科,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.从数据中提取知识,也被称为预测分析 或 统计学习.   它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径.   下面就让我们先了解一下机器学习吧. 一:学习机器…
机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面: 1)神经网络(Neural Networks): nnet.AMORE以及neuralnet,nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法.AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数,并可以增加多个隐藏层.neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式.但以上各包均围绕着BP网络,并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型.而新出炉的RSNNS包则在这方面有了极大的扩充 2)递…
coursera上吴恩达的机器学习课程使用Octave/Matlab实现算法,有必要知道Octave简单的语句.最重要的:在遇到不会的语句,使用'''help '''或者'''doc '''查看官方文档. 基本操作 help/显示命令的简要帮助信息 doc/显示命令的详细帮助文档 length/应用到到矩阵时返回较高的一维的dimension save/保存数据,如保存变量到.mat文件:save hello.mat b 以二进制压缩保存数据 mean/矩阵每列求平均,如x为33矩阵,mean(…
除却一些无关紧要的情况,人们很难直接从原始数据本身获得所需信息.例如 ,对于垃圾邮 件的检测,侦测一个单词是否存在并没有太大的作用,然而当某几个特定单词同时出现时,再辅 以考察邮件长度及其他因素,人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件.简单地说,机器 学习就是把无序的数据转换成有用的信息. 机器学习横跨计算机科学.工程技术和统计学等多个学科,需要多学科的专业知识.稍后你 就能了解到,它也可以作为实际工具应用于从政治到地质学的多个领域,解决其中的很多问题. 甚至可以这么说,机器学习对于任何需要…