继续考虑Liner Regression的问题,把它写成如下的矩阵形式,然后即可得到θ的Normal Equation. Normal Equation: θ=(XTX)-1XTy 当X可逆时,(XTX)-1XTy = X-1,(XTX)-1XTy其实就是X的伪逆(Pseudo inverse).这也对应着Xθ = y ,θ = X-1y 考虑特殊情况 XTX 不可逆 解决办法: 1)考虑是否有冗余的特征,例如特征中有平方米,还有平方厘米,这两个特征就是冗余的,解决办法是去掉冗余 2)再有就是n…

继续考虑Liner Regression的问题,把它写成如下的矩阵形式,然后即可得到θ的Normal Equation. Normal Equation: θ=(XTX)-1XTy 当X可逆时,(XTX)-1XTy = X-1,(XTX)-1XTy其实就是X的伪逆(Pseudo inverse).这也对应着Xθ = y ,θ = X-1y 考虑特殊情况 XTX 不可逆 解决办法: 1)考虑是否有冗余的特征,例如特征中有平方米,还有平方厘米,这两个特征就是冗余的,解决办法是去掉冗余 2)再有就是n…

Liner Regression import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import pylab as pl import numpy as np %matplotlib inline %motib inline %matplotlib作用 是在使用jupyter notebook 或者 jupyter qtconsole的时候,才会经常用到%matplotlib, 而%matplotlib具体作用是当你调用matplotlib.…

警告:本文为小白入门学习笔记 数据连接: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html 数据集是(x(i),y(i)) x = load('ex2x.dat'); y = load('ex2y.dat'); plot(x, y, 'o'); 假设函数(hypothesis function): 接下来用矩阵的形式表示x: m…

A curated list of Artificial Intelligence (AI) courses, books, video lectures and papers. Updated 2018 Copied from: https://medium.com/datadriveninvestor/a-curated-list-of-artificial-intelligence-ai-courses-books-video-lectures-and-papers-d2f584ca14f…

1 线性回归 回归就是对已知公式的未知参数进行估计.线性回归就是对于多维空间中的样本点,用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹,比如已知公式是y=a∗x+b,未知参数是a和b,利用多真实的(x,y)训练数据对a和b的取值去自动估计.估计的方法是在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值,直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合).也就是给定训练样本,拟合参数的过程,对y= a*x + b来说这就是有一个特征x两个参数a b,多个样本的话比如…

Logistic Regression 同 Liner Regression 均属于广义线性模型,Liner Regression 假设 $y|x ; \theta$ 服从 Gaussian 分布,而 Logistic Regression 假设 $y|x ; \theta$ 服从 Bernoulli 分布. 这里来看线性回归,给定数据集 $\left \{ (x_i,y_i) \right \}_{i=1}^N$ ,$x_i$ 与 $y_i$ 的关系可以写成 $y_i = \theta^Tx_…

继上篇文章决策树之 ID3 与 C4.5,本文继续讨论另一种二分决策树 Classification And Regression Tree,CART 是 Breiman 等人在 1984 年提出的,是一种应用广泛的决策树算法,不同于 ID3 与 C4.5, CART 为一种二分决策树, 每次对特征进行切分后只会产生两个子节点,而ID3 或 C4.5 中决策树的分支是根据选定特征的取值来的,切分特征有多少种不同取值,就有多少个子节点(连续特征进行离散化即可).CART 设计回归与分类,接下来将分…

[machine learning] Loss Function view 有关Loss Function(LF),只想说,终于写了 一.Loss Function 什么是Loss Function?wiki上有一句解释我觉得很到位,引用一下:The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values.Loss Function中文损失函数,适用于用于统计,经济,机…

感谢原文作者!原文地址:http://eletva.com/tower/?p=186 一.Loss Function 什么是Loss Function?wiki上有一句解释我觉得很到位,引用一下:The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values.Loss Function中文损失函数,适用于用于统计,经济,机器学习等领域,虽外表形式不一,但其本质作用应是唯…

警告:本文为小白入门学习笔记 网上下载的数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1NwSXJOCzgihPFZfw3NfnfA 密码: jmwz 不知道这个数据集干什么用的,根据直观分析应该属于分类问题,有两个变量X1和X2,Y取值非零即一,用MATLAB分析发现第二列对Y的影响较为明显 大致以8为分界线,8右边Y值为0,8左边Y为1. 首先假设舍去属性X1,设数据集为(X2,Y).然后分别用线性回归(Liner regression)和逻辑回归(logistics regr…

Support Vector Machine (large margin classifiers ) 1. cost function and hypothesis 下面那个紫色线就是SVM 的cost function       2. SVM 的数学解释                           3. SVM with kernel 我的理解是 kernel 的作用就是把低维度的 x 转化成高维的 f, 然后就好分类了   note: 上图就是一个2维(x1, x2)变3维(f1,…

Liner Regression 1.梯度下降算法 Cost Function 对其求导: theta更新函数: 代码如下: from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(filename): data = [] label = [] fr = open(filename) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip…

概述 线性回归拟合一个因变量与一个自变量之间的线性关系y=f(x).       Spark中实现了:       (1)普通最小二乘法       (2)岭回归(L2正规化)       (3)Lasso(L1正规化).       (4)局部加权线性回归       (5)流式数据可以适用于线上的回归模型,每当有新数据达到时,更新模型的参数,MLlib目前使用普通的最小二乘支持流线性回归.除了每批数据到达时,模型更新最新的数据外,实际上与线下的执行是类似的. 本文采用的符号: 拟合函数   …

转载自:http://eletva.com/tower/?p=186 有关Loss Function(LF),只想说,终于写了 一.Loss Function 什么是Loss Function?wiki上有一句解释我觉得很到位,引用一下:The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values.Loss Function中文损失函数,适用于用于统计,经济,机器学习…

我是微软Dynamics 365 & Power Platform方面的工程师罗勇,也是2015年7月到2018年6月连续三年Dynamics CRM/Business Solutions方面的微软最有价值专家(Microsoft MVP),欢迎关注我的微信公众号 MSFTDynamics365erLuoYong ,回复344或者20190716可方便获取本文,同时可以在第一间得到我发布的最新博文信息,follow me! 昨天我在优酷上发布了一个微软出品的视频[15) Microsoft Ca…

IBM Watson启示录:AI不应该仅仅是炫技 https://mp.weixin.qq.com/s/oNp8QS7vQupbi8fr5RyLxA                         导语:当AI成为全球CEO口中的热词,关于“什么是好AI ”的讨论显得更加至关重要,因为这也许关系企业的未来生死. 年中“AI价值观”的热点落下帷幕后,近日AI厂商技术“孰强孰弱”的讨论开始引发新一轮关注.其中IBM Watson作为瞩目焦点遭受了一些争议,主要源于媒体跟风.对Watson发展模式欠缺…

just watch the cognitive business presentation of IBM CEO Ginni. here is my thoughts in this field : 1.AI is trend. Think about the electrical revolution,in the future everything is digital,everything can be analysing by computer and algorithm,everyt…

" 跟普通孩子比起来,14岁少年Tanmay Bakshi身上有无数光环: 5岁开始对计算机感兴趣 9岁发布了第1个iOSAPP 12岁成为IBM沃森最年轻的程序员 现任IBM Watson工程师 不过最令人印象深刻的不是他所取得的成就,而是他的年龄--14岁. 五岁观看电脑工程师父亲工作,他迷恋上编程. Tanmay Bakshi和父亲 7岁时,在YouTube上开设专栏,发布编程和网络开发教程.帮助100,000编程初学者开启自己的旅程. 9 岁的时候,他制作了第一个iPhone应用程序,并…

     IBM和麻省理工学院将通过今天宣布的一个新的联合实验室共同努力,对人工智能进行广泛的研究.麻省理工学院IBM沃森AI实验室将重点关注四个研究支柱:开发AI算法,使用物理学来创建AI计算的新硬件,将AI应用于特定行业,以及评估AI如何影响社会.        合作伙伴关系的理念是进行新的人为智能突破的基础研究.虽然这两个组织都有自主的AI研究工作,但IBM和麻省理工学院的研究人员将通过实验室进行合作        作为协议的一部分,IBM将在10年内为实验室提供2.4亿美元,这将与IBM…

既<Machine Learning>课程后,Andrew Ng又推出了新一系列的课程<DeepLearning.ai>,注册了一下可以试听7天.之后每个月要$49,想想还是有点贵,所以能听到哪儿算哪儿吧... Week one主要讲了近年来为啥Deep learning火起来了,有时间另起一贴总结一下. Week two回顾了Logistic Regression(逻辑回归).虽然它听上去已经不是一个陌生的概念了,但是每次想起时还是会迟疑一下,所以干脆记录一发备忘. 1. 逻辑回…

作者|William Vorhies 译者|姚佳灵 编辑|Debra 导读:IBM 的沃森问答机(Question Answering Machine,简称 QAM),因 2011 年参加综艺节目<危险边缘> 获胜而出名,本应该带来医疗保健领域巨大的回报.但是,相反,IBM 及其沃森医疗保健客户正在迅速削减这些基本上没有获得回报的项目.沃森是机器学习 /AI 领域中第一个开箱即用的商业应用程序.它已经过时了吗? 感谢 IBM 引领我们创造了这么多个 AI 第一,包括: 1996 年 IBM 的…

美国时间9月28日,也就是几个小时前,亚马逊,谷歌,Facebook,IBM和微软宣布成立了一家非盈利组织:人工智能合作组织(Partnership on AI),目标是为人工智能的研究制定和提供范例,推进公众对人工智能的了解,并作为一个开放的平台来吸引民众及社会的参与和讨论. 为了AI,是的,我们在一起了. AI合作组织(Partnership on AI)的目标包括三个方面:一.为人工智能的研究提供示范,涉及的领域包括伦理.公平.和包容性:透明性.隐私性和共同使用性:人和AI系统之间的合作:…

分类与回归 分类(Classification)与回归(Regression)的区别在于输出变量的类型.通俗理解,定量输出称为回归,或者说是连续变量预测:定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. 回归问题的预测结果是连续的,通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等.一个比较常见的回归算法是线性回归算法(LR,Linear Regression).回归分析用在神经网络上,其最上层不需要加上softmax函数,而是直接对前一层累加即可.回归是对真实值的一种逼近预测. 分类问题的预测结果是…

微软在上月宣布组建自己的 AI 研究小组.该小组汇集了超过 5000 名计算机科学家和工程师,加上微软内部研究部门,将共同挖掘 AI 技术. 与此同时,亚马逊,Facebook,Google,IBM 还有微软联合宣布成立一个非盈利组织「人工智能合作伙伴」.该组织将致力于推进人工智能研究,树立开发新的人工智能技术准则,以及加强公众对人工智能的认识. 而巨头们也纷纷拿出了自己的看家本领,Apple 的 Siri 利用自然语言处理来识别语音命令:Facebook 的深度学习面部识别算法能够快速准确地识…

核心提示:微软在 Office365.Azure 云.Dynamics365 上进行人工智能技术的部署,野心不小. 微软在2016年9月宣布组建自己的 AI 研究小组.该小组汇集了超过 5000 名计算机科学家和工程师,加上微软内部研究部门,将共同挖掘 AI 技术. 与此同时,亚马逊,Facebook,Google,IBM 还有微软联合宣 而巨头们也纷纷拿出了自己的看家本领,Apple 的 Siri 利用自然语言处理来识别语音命令:Facebook 的深度学习面部识别算法能够快速准确地识别出人脸…

AI早期成就,相对朴素形式化环境,不要求世界知识.如IBM深蓝(Deep Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry Kasparov(Hsu,2002).国际象棋,简单领域,64个位置,严格限制方式移动32个棋子.可由简短.完全形式化规则列表描述,容易事先准备.抽象.形式化,是人类最困难脑力任务,但计算机最容易.早期打败人类最好象棋选手,最近识别对象.语音任务达到人类平均水平.日常生活需要世界巨量知识,主观.直观,很难形式化表达.计算机智能需要获取同样知识.关键挑战,非形式化知识…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27228015?utm_source=weibo&utm_medium=social 人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏,近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮.近日,IBM 官网发表了一篇概述文章,对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理,同时还图文并茂地介绍了感知器.聚类算法.基于规则的系统.机器学习.深度学习.神经网络等技术的概念和原理. 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过.期间,人工智能的发展起起…

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/319 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 当今的很多AI算法落地,我们都需要依赖特定的机器学习框架,现在比较热门的 AI 工具库如 TensorFlow 和 PyTorch 都出自大厂,并且有很好的生态和资源,借助它们我们可以很…

——————————————————————— 谈到游戏AI,很明显智能体拥有的知识条目越多,便显得更智能,但维护庞大数量的知识条目是个噩梦:使用有限状态机(FSM),分层有限状态机(HFSM),决策树(Decision Tree)来实现游戏AI总有那么些不顺意. 试试Next-Gen AI的行为树(Behavior Tree)吧. 虽说Next-Gen AI,但距其原型提出已有约10年时间,而微软Halo系列估计已用了超过8年了,Spore和一些著名游戏也早已使用行为树作为它们的AI结构.如从…