"机器学习/深度学习方法"系列,我本着开放与共享(open and share)的精神撰写,目的是让很多其它的人了解机器学习的概念,理解其原理,学会应用.如今网上各种技术类文章非常多,不乏大牛的精辟见解,但也有非常多滥竽充数.误导读者的.这个系列对教课书籍和网络资源进行汇总.理解与整理,力求一击中的,通俗易懂.机器学习非常难,是由于她有非常扎实的理论基础,复杂的公式推导:机器学习也非常easy,是由于对她不甚了解的人也能够轻易使用.我希望好好地梳理一些基础方法模型,输出一些真正有长期參…

CH01 统计学方法概论 前言 章节目录 统计学习 监督学习 基本概念 问题的形式化 统计学习三要素 模型 策略 算法 模型评估与模型选择 训练误差与测试误差 过拟合与模型选择 正则化与交叉验证 正则化 交叉验证 泛化能力 泛化误差 泛化误差上界 生成模型与判别模型 分类问题 标注问题 回归问题 导读 直接看目录结构,会感觉有点乱,就层级结构来讲感觉并不整齐. 可以看本章概要部分,摘录几点,希望对本章内容编排的理解有帮助: 1. 统计学习三要素对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用 2. 本书主要…

眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向.普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题.本文是我对此问题的一个回答的归档版.相比原回答有所内容增加. 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助 "普通" 程序员踏入AI领域这个门.这里,我对普通程序员的定义是:拥有大学本科知识:平时工作较忙:自己能获取的数据有限.因此,本文更像是一篇 "from the scratch" 的AI入门教程. 二. AI领域简介 AI,也就是人工智能…

普通程序员如何转向AI方向   眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向.普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题.本文是我对此问题的一个回答的归档版.相比原回答有所内容增加. 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助 "普通" 程序员踏入AI领域这个门.这里,我对普通程序员的定义是:拥有大学本科知识:平时工作较忙:自己能获取的数据有限.因此,本文更像是一篇 "from the scratch" 的AI入门教程. 二. A…

转自:http://www.phpxs.com/post/4521 零基础情况下,学一门语言充实下自己,Python,简洁.优美.容易使用,是一个很好的选择.那么如何系统地自学Python呢? 有的人非常想学好Python,一方面被琐事纠缠,一直没能动手,另一方面,担心学习成本太高,心里默默敲着退堂鼓? 幸运的是,Python是一门初学者友好的编程语言,想要完全掌握它,你不必花上太多的时间和精力. Python的设计哲学之一就是简单易学,体现在两个方面: 语法简洁明了:相对Ruby和Perl,它…

摘要: 利用软件中的历史缺陷数据来建立分类器,进行软件缺陷的检测. 多核学习(Multiple kernel learning):把历史缺陷数据映射到高维特征空间,使得数据能够更好地表达: 集成学习(ensemble learning):使用一系列的分类器来减少由主类带来的分类误差,使具有更好的检测结果. 本文采用集成学习的方法构建一个多核分类器,集多核学习和集成学习的优点,提出方法: propose a multiple kernel ensemble learning (MKEL) appr…

自动人脸识别的经典流程分为三个步骤:人脸检测.面部特征点定位(又称Face Alignment人脸对齐).特征提取与分类器设计.一般而言,狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究. 在深度学习出现以前,人脸识别方法一般分为高维人工特征提取(例如:LBP, Gabor等)和降维两个步骤,代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法.在深度学习方法流行之后,代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示. 一般而言,人脸识别的研究历史可以分…

原文:如何系统地自学 Python? 作者:彭猫 本文由 知乎 彭猫 授权发布,版权所有归作者,转载请联系作者! 是否非常想学好 Python,一方面被琐事纠缠,一直没能动手,另一方面,担心学习成本太高,心里默默敲着退堂鼓? 幸运的是,Python 是一门初学者友好的编程语言,想要完全掌握它,你不必花上太多的时间和精力. Python 的设计哲学之一就是简单易学,体现在两个方面: 语法简洁明了:相对 Ruby 和 Perl,它的语法特性不多不少,大多数都很简单直接,不玩儿玄学. 切入点很多:Py…

课程大纲 欠拟合的概念(非正式):数据中某些非常明显的模式没有成功的被拟合出来.如图所示,更适合这组数据的应该是而不是一条直线. 过拟合的概念(非正式):算法拟合出的结果仅仅反映了所给的特定数据的特质. 非参数学习方法 线性回归是参数学习方法,有固定数目的参数以用来进行数据拟合的学习型算法算法称为参数学习方法.对于非参数学习方法来讲,其参数的数量随着训练样本的数目m线性增长:换句话来说,就是算法所需要的东西会随着训练集合线性增长.局部加权回归算法是非参数学习方法的一个典型代表. 局部加权回归算法…

市面上讲解学习MFC的书籍不胜其多,但是阅读的同学呢,看了一些内容以后,就无法阅读下去了,觉得MFC好难,有的呢,就会直接去看别人写的程序,不管是大或小,有时候也能明白一点点,但是总是走不出自己开发设计的第一步,不知道如何实现自己的思想.我本身自己也一开始阅读了一些如何学习MFC的书籍和视频教程,但是总归起来,效果并不明显,也可以说我的口头禅“残废”.我分析了一下,在这里我谈谈我的看法. 我们大家都知道,mfc是一个从win32 sdk上抽象出来的一个层,引入了类和对象的概念.用面向对像的思想管…