Step 1: Basic Python Skills install Anacondaincluding numpy, scikit-learn, and matplotlib Step 2: Foundational Machine Learning Skills Unofficial Andrew Ng course notes Tom Mitchell Machine Learning Lectures Step 3: Scientific Python Packages Overvie…

前言 由于实验原因,准备入坑 python 机器学习,而 python 机器学习常用的包就是 scikit-learn ,准备先了解一下这个工具.在这里搜了有 scikit-learn 关键字的书,找到了3本:<Learning scikit-learn: Machine Learning in Python><Mastering Machine Learning With scikit-learn><scikit-learn Cookbook>,第一本是2013年出版…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

Seven Steps to Success Machine Learning in Practice Project failures in IT are all too common. The risks are higher if you are adopting a new technology that is unfamiliar to your organisation. Machine learning has been around for a long time in acad…

Getting started with machine learning in Python Machine learning is a field that uses algorithms to learn from data and make predictions. Practically, this means that we can feed data into an algorithm, and use it to make predictions about what might…

Machine Learning目前经常使用的语言有Python.R和MATLAB.如果采用Python,需要安装大量的数学相关和Machine Learning的包.一般安装Anaconda,可以把所有相关的包安装完成. Anaconda的下载地址在: https://www.continuum.io/downloads#windows 目前是4.3.0版本,Windows 64-bit的安装文件大约在413M左右. 下载.安装完成后,在Python的IDE环境中,可以选择Anaconda作为…

In the former article "Data Preparation by Pandas and Scikit-Learn", we discussed about a series of steps in data preparation. Scikit-Learn provides the Pipeline class to help with such sequences of transformations. The Pipeline constructor take…

In this article, we dicuss some main steps in data preparation. Drop Labels Firstly, we drop labels for train set. Here we use drop() method in Pandas library. housing = strat_train_set.drop("median_house_value", axis=1) # drop labels for traini…

Here I list some useful functions in Python to get familiar with your data. As an example, we load a dataset named housing which is a DataFrame object. Usually, the first thing to do is get top five rows the dataset by head() function: housing = load…

The Dataset was acquired from https://www.kaggle.com/c/titanic For data preprocessing, I firstly defined three transformers: DataFrameSelector: Select features to handle. CombinedAttributesAdder: Add a categorical feature Age_cat which divided all pa…

Train model: from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = [ # try 6 (3×2) combinations of hyperparameters {'n_neighbors': [3, 5, 7], 'weights': ['uniform','distance']} ] knn_clf = KNeighborsClassifier() # train across 3 folds, that's…

Before you can plot anything, you need to specify which backend Matplotlib should use. The simplest option is to use Jupyter’s magic command %matplotlib inline. This tells Jupyter to set up Matplotlib so it uses Jupyter’s own backend. Scatter Plot ho…

Using Pandas Library The simplest way is to read data from .csv files and store it as a data frame object: import pandas as pd df = pd.read_csv('olympics.csv', index_col=0, skiprows=1) You can also read .xsl files and directly select the rows and col…

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…

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(…

Python机器学习介绍(Python Machine Learning 中文版) 机器学习,如今最令人振奋的计算机领域之一.看看那些大公司,Google.Facebook.Apple.Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛.从手机上的语音助手.垃圾邮件过滤到逛淘宝时的物品推荐,无一不用到机器学习技术. 如果你对机器学习感兴趣,甚至是想从事相关职业,那么这本书非常适合作为你的第一本机器学习资料.市面上大部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代码实现模型算法,这对于零…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

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…

A Gentle Introduction to the Gradient Boosting Algorithm for Machine Learning by Jason Brownlee on September 9, 2016 in XGBoost 0 0 0 0   Gradient boosting is one of the most powerful techniques for building predictive models. In this post you will d…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

We should think in below four questions: the decription of machine learning key tasks in machine learning why you need to learn about machine learning why python is so great for machine learning 1.The author talked some examples about machine learnin…

机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然.清晰的脉络.显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题.机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.计算复杂性理论等多门学科.…

INDEX Introducing ML Framing Fundamental machine learning terminology Introducing ML What you learn here will allow you, as a software engineer, to do three things better. First, it gives you a tool to reduce the time you spend programming. Second, i…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

神经网络模型的优化 使用 Keras 回调函数 使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点.如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行.下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

介绍一维卷积神经网络 卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据.这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效.对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快 二维卷积是从图像张量中提取二维图块并对每个图块应用相同的变换,按照同样的方法,也可以使用一维卷积,从序列中提取…