In this tutorial, we'll build a simple Universal Windows Platform application that uses a trained machine learning model to recognize a numeric digit drawn by the user. This tutorial primarily focuses on how to load and use Windows ML in your UWP app…
https://jmetzen.github.io/2015-01-29/ml_advice.html Advice for applying Machine Learning This post is based on a tutorial given in a machine learning course at University of Bremen. It summarizes some recommendations on how to get started with machin…
https://www.quora.com/How-do-I-learn-machine-learning-1?redirected_qid=6578644   How Can I Learn X? Learning Machine Learning Learning About Computer Science Educational Resources Advice Artificial Intelligence How-to Question Learning New Things Lea…
5 Techniques To Understand Machine Learning Algorithms Without the Background in Mathematics Where does theory fit into a top-down approach to studying machine learning? In the traditional approach to teaching machine learning, theory comes first req…
今天看到一篇文章  Google’s Image Classification Model is now Free to Learn  说是狗狗的机器学习速成课程(Machine Learning Crash Course)现在可以免费学习啦,因为一开始年初的时候是内部使用的,后来开放给大众了.大家有谁对不作恶家的机器学习感兴趣的话,可以点击连接去看看. 但是以上不是我说的重点. 说狗狗的原因,是为了引出我大微软的机器学习. 在2018年3月7日,在Windows开发者日活动中,微软宣布推出Wi…
Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul…
这是一篇翻译的博客,原文链接在这里.这是我看的为数不多的介绍scikit-learn简介而全面的文章,特别适合入门.我这里把这篇文章翻译一下,英语好的同学可以直接看原文. 大部分喜欢用Python来学习数据科学的人,应该听过scikit-learn,这个开源的Python库帮我们实现了一系列有关机器学习,数据处理,交叉验证和可视化的算法.其提供的接口非常好用. 这就是为什么DataCamp(原网站)要为那些已经开始学习Python库却没有一个简明且方便的总结的人提供这个总结.(原文是cheat…
本栏目来源于Andrew NG老师讲解的Machine Learning课程,主要介绍大规模机器学习以及其应用.包括随机梯度下降法.维批量梯度下降法.梯度下降法的收敛.在线学习.map reduce以及应用实例:photo OCR.课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml (一)大规模机器学习 从前面的课程我们知道,如果我们的系统是high variance的,那么增加样本数会改善我们的系统,假设现在我们有100万个训练样本,可想而知,如果使用梯度下降法,…
在<机器学习---朴素贝叶斯分类器(Machine Learning Naive Bayes Classifier)>一文中,我们介绍了朴素贝叶斯分类器的原理.现在,让我们来实践一下. 在这里,我们使用一份皮马印第安女性的医学数据,用来预测其是否会得糖尿病.文件一共有768个样本,我们先剔除缺失值,然后选出20%的样本作为测试样本. 文件下载地址:https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-d…
在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,…