Python implementations of some of the fundamental Machine Learning models and algorithms from scratch. The purpose of this project is not to produce as optimized and computationally efficient algorithms as possible but rather to present the inner wor…

1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上.值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着. scikit-learn最大的特点就是,为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单.高效地进行数…

Machine Learning 机器学习,什么是机器学习.我觉得尚学堂的培训老师讲的很不错,就是两个字来介绍.------拟人. 就是模拟人类的思维方式. 老师举的例子: 和女朋友约会,第一次约会,约定是晚上七点到,但是女朋友7点十分才到. 第二次,约会,约定也是晚上七点到,但是女朋友还是7点十分才到. 那么第三次呢,这位男同志就可能会通过前两次约会的经验,做出女朋友迟到十分钟的预测,就是概率.也晚十分钟出门,十分钟可以看看书,听听歌什么的.那么这次预测就是对未来做出有价值的判断. 也有可能,…

I am using pybrain on my Linuxmint 13 x86_64 PC. As what it is described: PyBrain is a modular Machine Learning Library for Python. Its goal is to offer flexible, easy-to-use yet still powerful algorithms for Machine Learning Tasks and a variety of p…

Problems[show] Classification Clustering Regression Anomaly detection Association rules Reinforcement learning Structured prediction Feature engineering Feature learning Online learning Semi-supervised learning Unsupervised learning Learning to rank…

– Tim Rocktäschel, Jakob Foerster and Greg Farquhar, 29/08/2018 Every year we get contacted by students who wish to work on short-term machine learning research projects with us. By now, we have supervised a good number of them and we noticed that so…

摘自:http://www.jianshu.com/p/c3634a7f2320 机器学习算法 Coursera 上面 Stanford 的 机器学习 课程是优质的算法相关入门课程.Andrew Ng 是 Coursera 的创始人,也是 Stanford 的老师.这个课程最大的特点是对机器学习算法的推导和介绍,从数学层面去推导一些经典的机器学习算法.如果你微积分,矩阵运算,概率论等大学数学都还给老 师了也没关系.课程中会介绍用到的最基础的数学知识,包括微积分,矩阵运算,概率论等.真正做到了深入…

第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1)) 1.1 为什么是 ML 策略?(Why ML Strategy?) 希望在这门课程中,可以教给一些策略,一些分析机器学习问题的方法,可以指引朝着最有希望的方向前进.这门课中,我会分享我在搭建和部署大量深度学习产品时学到的经验和教训.比如说,很多大学深度学习课程很少提到这些策略.事实上,机器学习策略在深度学习的时代也在变化,因为现在对于深度学习算法来说能够做到的事情,比上一代机器学习算法大不一样. 1.2 正交化(Orthogon…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…