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ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning

本博客是针对李宏毅教授在Youtube上上传的课程视频<ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning>的学习笔记.在Github上也po了这个系列学习笔记(MachineLearningCourseNote),觉得写的不错的小伙伴欢迎来给项目点个赞哦~~ Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning Wha…

Introduction to Machine Learning

Chapter 1 Introduction 1.1 What Is Machine Learning? To solve a problem on a computer, we need an algorithm. An algorithm is a sequence of instructions that should be carried out to transform the input to output. For example, one can devise an algori…

【Machine Learning is Fun!】1.The world’s easiest introduction to Machine Learning

Bigger update: The content of this article is now available as a full-length video course that walks you through every step of the code. You can take the course for free (and access everything else on Lynda.com free for 30 days) if you sign up with t…

Introduction of Machine Learning

李宏毅主页 台湾大学语音处理实验室 人工智慧.机器学习与深度学习间有什么区别? 人工智能——目标 机器学习——手段 深度学习——机器学习的一种方法 人类设定好的天生本能 Machine Learning ≍ Looking for a Function 机器学习就是找到一组函数(成为model),然后从model里面选择一个最佳的. 机器学习可能的结果称为label…

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning

引言: 最近开始学习"机器学习",早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名,一直没有时间看他的系列课程.今天听了一课,感觉非常棒,通俗易懂,而又能够抓住重点,中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象. 视频链接(bilibili):李宏毅机器学习(2017) 另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上:李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes) 所以,接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的困惑,如果有能够帮我解答的朋友也请多多指教. 1.人工智能.机器学习.深度学习的关…

Introduction To Machine Learning Self-Evaluation Test

Preface Section 1 - Mathematical background Multivariate calculus take derivatives and integrals; derive gradients of multivariate functions. Linear algebra multiply vector and matrices; matrix inversion; eigenvectors; eigenvalues ; matrix factorizat…

Machine Learning Algorithms Study Notes(1)--Introduction

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 目 录 1    Introduction    1 1.1    What is Machine Learning    1 1.2    学习心得和笔记的框架    1 2    Supervised Learning    3 2.1    Perceptron Learning Algorithm (PLA)    3 2.1.1    PLA -- "知…

【机器学习Machine Learning】资料大全

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…

Machine Learning Algorithms Study Notes(6)—遗忘的数学知识

机器学习中遗忘的数学知识 最大似然估计( Maximum likelihood ) 最大似然估计,也称为最大概似估计,是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的. 最大似然估计的原理 给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不知道的值,尽管我们知道…

[Python & Machine Learning] 学习笔记之scikit-learn机器学习库

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…