该博客将介绍机器学习课程by李宏毅的前两个章节:概述和回归. 视屏链接1-Introduction 视屏链接2-Regression 该课程将要介绍的内容如下所示: 从最左上角开始看: Regression(回归):输出的目标是一个数值.如预测明天的PM2.5数值. 接下来是Classification(分类):该任务的目标是将数据归为某一类,如进行猫狗分类. 在分类任务中,将涉及线性和非线性的模型.其中,非线性的模型包含了Deep-Learning,SVM,决策树,K-NN等等. 结构化学习相…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 8:Why deep? 1.Shallow network VS Deep network 在比较浅层网络与深层网络时,要让“矮胖”的网络和“高瘦”的网络的参数数目相等,这样比较才公平,如下图所示 比较结果如…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 7: CNN 目录 一.CNN的引入 二.CNN的层次结构 三.CNN的小Demo加深对CNN的理解 四.CNN的特点 在学习本节课知识之前,先让我们来了解一下有关CNN的知识,让我们对CNN有一个大概的认知…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 6: Brief Introduction of Deep Learning 本节课主要围绕Deep Learing三步骤: (1)function set (2)goodness of function (…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) ML Lecture 4:Classification:Probabilistic Generative Model 在这堂课中,老师主要根据宝可梦各属性值预测其类型为例说明分类问题,其训练数据为若干宝可梦的各属性值及其类型…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) 今天这篇文章的主要内容是第3课的笔记 ML Lecture 3: Gradient Descent 1.要真正理解梯度下降算法的原理需要一定的数学功底.比如微积分.泰勒展开式等等......本文将从一个下山的场景开始,先提出…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) 今天这篇文章的主要内容是第1-2课的笔记. ML Lecture 1: Regression - Demo 1.Machine Learning最主要有三个步骤:(1)选择a set of function,也就是选择一个合…

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调…

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等.本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习: 1,最大似然 2,EM算法思想及其推导 3,GMM(高斯混合模型) 1,最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中,找到样本的模型参数.最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数.怎么理解呢?下面看我一一道来. 假设我们需要调查我们学习的男生和女生的身高分布.你…

机器学习笔记:Gradient Descent http://www.cnblogs.com/uchihaitachi/archive/2012/08/16/2642720.html…