学习玩Python基础语法,今天开始进行机器学习,首先了解下机器学习和深度学习的一些基本概念和术语: 1.  机器学习概念及应用 2.  深度学习概念及应用 3.  机器学习基本术语及举例 4.  机器学习步骤框架 1. 机器学习概念及应用 概念:(Machine Learning, ML)多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.探究和开发一系列算…

不多说,直接上干货! 肯定也有不少博友,跟我一样,刚开始接触的时候,会对这三个概念混淆. 以下是,特征处理.特征提取.特征转换和特征选择的区别! 特征处理主要包含三个方面:特征提取.特征转换和特征选择. 见我下面的博客 机器学习概念之特征提取(Feature extraction) 机器学习概念之特征转换(Feature conversion) 机器学习概念之特征选择(Feature selection)…

前言 imooc的机器学习一个最基本的介绍类课程,http://www.imooc.com/learn/717 ,不怎么涉及具体的算法或实现,只是讲了讲一些理论概念. 概述 机器学习: 利用计算机从历史数据中找到规律,并把这些规律用到对未来不确定场景的决策. 主体的不同: 计算机--机器学习. 人--数据分析. 数据分析是依靠人从历史数据中找到规,学习效果很大程度以来于人的经验与知识水平: 机器学习就是想要抛弃对人的依赖,靠机器来挖掘规律. 机器学习与统计学 <概率论><数据统计>…

不多说,直接上干货! RFormula算法介绍: RFormula通过R模型公式来选择列.支持R操作中的部分操作,包括‘~’, ‘.’, ‘:’, ‘+’以及‘-‘,基本操作如下: 1. ~分隔目标和对象 2.+合并对象,“+ 0”意味着删除空格 3. :交互(数值相乘,类别二值化) 4.. 除了目标外的全部列 假设a和b为两列: 1.y ~ a + b表示模型y ~ w0 + w1 * a +w2 * b其中w0为截距,w1和w2为相关系数. 2. y ~a + b + a:b – 1表示模型…

不多说,直接上干货! VectorSlicer 算法介绍: VectorSlicer是一个转换器,输入特征向量,输出原始特征向量子集.VectorSlicer接收带有特定索引的向量列,通过对这些索引的值进行筛选得到新的向量集. 可接受如下两种索引: 1.整数索引,setIndices(). 2.字符串索引代表向量中特征的名字,此类要求向量列有AttributeGroup,因为该工具根据Attribute来匹配名字字段. 指定整数或者字符串类型都是可以的. 另外,同时使用整数索引和字符串名字也是可…

不多说,直接上干货! .…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 本来上一章的结尾提到,准备写写线性分类的问题,文章都已经写得差不多了,但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器,可能会使用Random Forest来做,下了几篇论文看了看,简单的random forest还比较容易弄懂,复杂一点的还会与boosting等算法结合(参…

假期结束,你的状态有没有回归?那么,放空脑袋后,先来学习学习,欢迎大家继续关注腾讯云技术社区. 作者:赵成龙 这是一篇很难写的文章,因为我希望这篇文章能对大家有所帮助.我不会给大家介绍机器学习,数据挖掘的行业背景,也不会具体介绍逻辑回归,SVM,GBDT,神经网络等学习算法的理论依据和数学推导,本文更多的是在流程化上帮助大家快速的入门机器学习和数据建模. 本文主要分为四个部分(限于时间关系会分为上下两篇): 上篇: 准备篇,主要涉及环境搭建以及pandas基本知识. 应用篇,我会以kaggle上…

前言: 上一篇博文已经介绍了Unity ml-agents的环境配置(https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/10629963.html)了. 个人建议先敲demo再摸清概念比较容易上手.因此本文先提供一个demo示例,再提供概念相关. 本次示例:训练一个能追踪小球的游戏AI 1.新建一个Unity项目 并将之前下载的ml-agents项目UnitySDK目录下的Assets和ProjectSettings导入(复制覆盖)进新建的Unity项目 2.进入Unit…

1.机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some c…

1 - MLCC 通过机器学习,可以有效地解读数据的潜在含义,甚至可以改变思考问题的方式,使用统计信息而非逻辑推理来处理问题. Google的机器学习速成课程(MLCC,machine-learning crash-course):https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 支持多语言,共25节课程,包含40多项练习,有对算法实际运用的互动直观展示,可以更容易地学习和实践机器学习概念. 官方预估时间大约15小时(实际花…

机器学习概念概念 机器 学习是计算机科学的一个分支,从模式识别.人工智能和计算学习理论发展而来,我们可以将其作为数据挖掘的工具 侧重用于数据分析方法理解给定的数据 目的是:开发能够从先前观测的数据,通过可调整的参数进行学习的 程序,为了改善预测结果,将参数设计为可自动调整的 常见应用:垃圾邮件过滤器.搜索引擎,光学字符识别(OCR)和计算机视觉 任何一个问题都始于一个数据集,未知数据的特征根据数据集来预测:为了解决问题选用的机器学习算法用数学模型来描述,模型 包含一些参数,需要在训练集上调试.训…

内容简介 本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikitlearn.NLTK.Pandas.gensim.XGBoost.Google Tensorflow等. 全书共分4章.第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识:第2章基础篇,讲述如何使用Scikitlearn作为基础机器学习工具:第3章进阶篇…

参考翻译,有大量删除和修改,如有异议,请拜访原文.一定要看英文原文!!!. 本文转载于:深度译文:机器学习那些事 英文[原题]A Few Useful Things to Know About Machine Learning 机器学习是有别于专家系统(基于知识/规则)的一种模式识别方法,与专家系统的构建方法不同,但目的相同.本文分析了一众机器学习方法,并给出了一些机器学习概念的通俗解释. 通俗论述的理论解释在第二段,由公式详细说明. 参考链接:PAC可学习 一.机器学习那点事 学习=表示 +…

简介 机器学习在全球范围内越来越受欢迎和使用. 它已经彻底改变了某些应用程序的构建方式,并且可能会继续成为我们日常生活中一个巨大的(并且正在增加的)部分. 没有什么包装且机器学习并不简单. 它对许多人来说似乎非常复杂并常常令人生畏. 像谷歌这样的公司将自己的机器学习概念与开发人员联系起来,在谷歌帮助下让他们逐渐迈出第一步,故TensorFlow的框架诞生了. TensorFlow为何物? TensorFlow是由谷歌使用Python和C++开发的开源机器学习框架. 它可以帮助开发人员轻松获取数据…

今天在中国七城联动,全球134场的AI BootCamp胜利落幕,广州由卢建晖老师组织,我参与分享了一个主题<ML.NET 机器学习指南和Azure Kinect .NET SDK概要>,活动虽然只有短短的2天时间的宣传,报名70人,到场40多人. 下面我和你分享一下我对ML.NET 机器学习的一些内容. 作为一个.NET开发者的你,可能很难立即进入机器学习.主要原因之一就是我们无法启动Visual Studio 使用我们所精通的.NET技术尝试这个新事物,这个领域被认为更适合该工作的编程语言…

<Python 机器学习及实践–从零开始通往kaggle竞赛之路>很基础 主要介绍了Scikit-learn,顺带介绍了pandas.numpy.matplotlib.scipy. 本书代码基于python2.x.不过大部分可以通过修改print()来适应python3.5.x. 提供的代码默认使用 Jupyter Notebook,建议安装Anaconda3. 最好是到https://www.kaggle.com注册账号后,运行下第四章的代码,感受下. 监督学习: 2.1.1分类学习(Cla…

点击获取提取码:i5nw Python机器学习及实践面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikit-learn.NLTK.Pandas.gensim.XGBoost.Google Tensorflow等. 全书共分4章.第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识:第2章基础篇,讲述如何使用Scikit-lear…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/203 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 引言 我们在上一篇SKLearn入门与简单应用案例里给大家讲到了SKLearn工具的基本板块与使用方法,在本篇内容中,我们展开讲解SKLearn的进阶与核心内容.SKLearn中有六大任务模块,如下…

机器学习 一.机器学习概念 啥是机器学习 机器学习:假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善,则关于T和P,该程序对E进行了学习 通俗讲:通过计算的方式,利用经验来改善系统自身性能 研究主要内容:"学习算法"--> 从数据中产生模型的算法 基本术语 模型(model):全局性结果:模式(mode):局部性结果 数据集(data set):记录的集合(机器学习开源数据集) 样本(sample).示例(instance):关于一…

前言 鉴于机器学习产生自计算机科学,模式识别却起源于工程学.然而,这些活动能被看做同一个领域的两个方面,并且他们同时在这过去的十年间经历了本质上的发展.特别是,当图像模型已经作为一个用来描述和应用概率模型的框架出现时,贝叶斯定理(Bayesian methods)就已经从一个专家级别的知识范畴发展成为主流.通过一系列近似算法推论,例如变分贝叶斯和期望传播(variational Bayes and expectation propagation),贝叶斯定理的实际适用范围也已经大幅度的提高.与此…

http://www.cnblogs.com/joneswood/archive/2012/03/04/2379615.html 1.      什么是Treelink Treelink是阿里集团内部的叫法,其学术上的名称是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树).GBDT是“模型组合+决策树”相关算法的两个基本形式中的一个,另外一个是随机森林(Random Forest),相较于GBDT要简单一些. 1.1    决策树 应用最广的分类算法之一…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 本来上一章的结尾提到,准备写写线性分类的问题,文章都已经写得差不多了,但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器,可能会使用Random Forest来做,下了几篇论文看了看,简单的random forest还比较容易弄懂,复杂一点的还会与boosting等算法结合(参…

笔记整理者:王小草 笔记整理时间2017年2月24日 原文地址 http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/56837466?fps=1&locationNum=5 Tensorflow官方英文文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 本文整理时官方文档最近更新时间:2017年2月15日 1.案例背景 本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手…

从AutoML.机器学习新算法.底层计算.对抗性攻击.模型应用与底层理解,到开源数据集.Tensorflow和TPU,Google Brain 负责人Jeff Dean发长文来总结他们2017年所做的工作.但写了一天,Jeff Dean也没覆盖到Google Brain在医疗健康.机器人.基础科学等领域的研究,他接下来打算把如何促进人类创造性.公平和包容性也写进去. 接下来的事情我们接下来再关心,眼下我们还是更关心Jeff Dean已经写好的机器学习技术总结,[AI科技大本营]翻译如下: 核心研…

每周荐书:云原生.Docker.Web算法(评论送书) 感谢大家对每周荐书栏目的支持,先公布下上周中奖名单 名优秀评论可以免费获得此书.   云原生应用架构实践 云原生架构,关注简化开发流程.提升研发效率 实现大规模弹性伸缩应对业务爆发! 网易云基础服务架构团队 著 ISBN 978-7-121-31516-9 2017年7月出版 定价:79.00元 372页 编辑推荐 √网易云平台开发一线的主力,为你讲述云原生的技术体系,展示从单体到服务化架构的演进.   自己动手写Docker 阿里容器王牌…

不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). VectorSlicer用于从原来的特征向量中切割一部分,形成新的特征向量,比如,原来的特征向量长度为10,我们希望切割其中的5~10作为新的特征向量,使用VectorSlicer可以快速实现. 理论,见 机器学习概念之特征选择(Feature selection)之VectorSlicer算法介绍 完整代码 VectorSlicer .…

现如今,在火爆的人工智能领域,面临的最窘迫的问题是越来越庞大的产业规模和国家每年约500万的相关人才需求的矛盾.广阔的发展前景.巨大的人才缺口和令人心动的行业薪资,让越来越多的年轻人选择了进入这一行业.然而,目前国内开设人工智能专业的高校不多,学科建设不完善,相当多的开发者是跨界入门,需要自学大量知识并在实践中摸索.面对网络讯息碎片化,培训班种类繁多.收费昂贵的局面,该如何高效学习成为了人工智能入门的首要难题. 以下,笔者盘点了学生中最受欢迎的人工智能网络课程,包括吴恩达的公司Coursera出…

本文为不同阶段的Python学习者从不同角度量身定制了49个学习资源. 初学者 Welcome to Python.org https://www.python.org/ 官方Python站点提供了一个开始使用Python生态系统和学习Python的好方法,包括官方文档. Learning Python The Hard Way https://learnpythonthehardway.org/book/ 一本在线书籍,有付费版与免费版的 Basic Data Types in Python…