1 - MLCC 通过机器学习,可以有效地解读数据的潜在含义,甚至可以改变思考问题的方式,使用统计信息而非逻辑推理来处理问题. Google的机器学习速成课程(MLCC,machine-learning crash-course):https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 支持多语言,共25节课程,包含40多项练习,有对算法实际运用的互动直观展示,可以更容易地学习和实践机器学习概念. 官方预估时间大约15小时(实际花…

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介 前提条件和准备工作 完成课程的下一步 机器学习入门01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语. 了解机器学习的各种用途. 机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML) https://www.cnbl…

除了实现机器学习算法之外,机器学习还包含许多其他内容.生产环境机器学习系统包含大量组件.无需自行构建所有内容,而是应该尽可能重复使用常规机器学习系统组件.通过了解机器学习系统的一些范例及其要求,可以明确实际需要哪些组件. 1- 静态训练与动态训练(Static vs. Dynamic Training) 从广义上讲,训练模型的方式有两种:静态模型 采用离线训练方式:只训练模型一次,然后使用训练后的模型一段时间. 易于构建和测试:使用批量训练和测试,对其进行迭代,直到达到良好效果. 仍然需要对输入…

转自 飞鸟各投林 SVM(支持向量机) 支持向量机算法是诞生于统计学习界,同时在机器学习界大放光彩的经典算法. 支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化:通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件,支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线.但是如果没有某类函数技术,则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技术. 但是,通过跟高斯“核”的结合,支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线,从而达成很好的的分类效果.“核”事实上就是一种特殊的函数,最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空…

//2019.07.26#scikit-learn数据挖掘工具包1.Scikit learn是基于python的数据挖掘和机器学习的工具包,方便实现数据的数据分析与高级操作,是数据分析里面非常重要的工具包.2.Scikit Learn是数据挖掘重要的工具包,其官网为http://scikit-learn.org,可以方便地进行进行相关用法的查询.3.scikit-learn是一种开源的工具包,其开源网址为http://github.com//scikit-learn/scikit-learn.#…

Homepage/演示网站:https://pair-code.github.io/facets/ Pypi:https://pypi.org/project/facets-overview/ Github:https://github.com/PAIR-code/facets 1. 什么是Facets? Better data leads to better models. 机器学习的强大之处在于从大量数据中学习到其中的模式.构建一个机器学习系统时,理解你的数据是关键的一步. Facets包含…

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81449509 本文档旨在帮助那些掌握机器学习基础知识的人从Google机器学习的最佳实践中获益.它提供了机器学习的风格,类似于Google C ++风格指南和其他流行的实用编程指南.如果您参加了机器学习课程,或者在机器学习模型上构建或工作,那么您就具备了阅读本文档的必要背景知识. 术语 在我们关于有效机器学习的讨论中,将反复提出以下术语: 实例:您想要做出预测的事情.例如,实例可能是您要将其分类为“…

时间过得很快,这篇文章已经是机器学习入门系列的最后一篇了.短短八周的时间里,虽然对机器学习并没有太多应用和熟悉的机会,但对于机器学习一些基本概念已经差不多有了一个提纲挈领的了解,如分类和回归,损失函数,以及一些简单的算法--kNN算法.决策树算法等. 那么,今天就用聚类和K-Means算法来结束我们这段机器学习之旅. 1. 聚类 1.1 什么是聚类 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类.由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他…

项目开发环境为Visual Studio 2019 + .Net 5 创建新项目后首先通过Nuget引入相关包: SciSharp.TensorFlow.Redist是Google提供的TensorFlow开发库,是采用C语言开发的动态链接库(DLL): TensorFlow.NET采用C#语言对C语言的库进行封装,提供.NET调用接口: TensorFlow.Keras是一个高级工具类,对建模和训练过程进行封装,提供简便接口. 通过下列语句对库进行引用: using Tensorflow; u…

曾经学习过一段时间ML.NET的知识,ML.NET是微软提供的一套机器学习框架,相对于其他的一些机器学习框架,ML.NET侧重于消费现有的网络模型,不太好自定义自己的网络模型,底层实现也做了高度封装. 最近想从底层学习一下机器学习的相关知识,经过初步筛选,计划定位于python + pytorch这个方向入手,经过一段时间的学习,我发现由于对python语言不太熟悉,导致实践起来比较困难,先不说机器学习相关的代码,光周边代码就搞得焦头烂额了.想要下决心好好修炼一下python必然不是一朝一夕的事…