书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi…

偶尔转帖:AI会议的总结(by南大周志华) 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令 人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的 tier-1: IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence AAAI (1): Na…

周志华-机器学习 pdf,下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-239561959 统计学习方法-李航,  下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336803118 人工智能-李开复,     下载地址:       https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336902476 吴恩达深度学习笔记,下载地址:     https://u12…

原文地址: https://blog.csdn.net/LiFeitengup/article/details/8441054 最近在查找期刊会议级别的时候发现这篇博客,应该是2012年之前的内容,现在的CCF推荐会议.期刊可以在CCF官网上查看,但是这篇博客内容据说是周志华老师总结的,所以必须mark一下,以示支持. -----------------------------------------------------------------------------------------…

这两天看了<AlphaGo世纪对决>纪录片与南大周志华老师的<机器学习>,想谈谈对人工智能的感想. 首先概述一下视频的内容吧,AlphaGo与李世石对战的过程大家都有基本的了解,而AlphaGo的技术架构是大家陌生的内容.AlphaGo由三部分网络组成,走棋网络.估值网络和树搜索,走棋网络使用数以万计的高阶棋局训练使其模仿棋手的招式,估值网络用来衡量棋局的形式判断当前形势下获胜的几率,树搜索分析各种可能变化的情形推演未来的演变,所以本质上就是个十分深层的神经网络.而后AlphaGo…

今天无意间在网上看的了一则推送,<周志华:AI产业将更凸显个人英雄主义> http://tech.163.com/18/0601/13/DJ7J39US00098IEO.html 摘录一些原文内容: 关于机器学习能够解决的任务,周志华认为,围棋属于封闭静态环境的任务,他不是“最难的任务”, 以往的机器学习就可以解决这种封闭静态环境任务. “我们今天面对的是动态开放环境下的机器学习挑战,最关键的就是鲁棒性.” 周志华称,这就要求AI必须很好的应对未知环境,是通往鲁棒人工智能的核心环节. ps:…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 深度学习最大的贡献,个人认为就是表征学习(representation learning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂--博主自己在做researc…

CART决策树 (一)<机器学习>(周志华)第4章 决策树 笔记 理论及实现——“西瓜树” 参照上一篇ID3算法实现的决策树(点击上面链接直达),进一步实现CART决策树. 其实只需要改动很小的一部分就可以了,把原先计算信息熵和信息增益的部分换做计算基尼指数,选择最优属性的时候,选择最小的基尼指数即可. #导入模块 import pandas as pd import numpy as np from collections import Counter #数据获取与处理 def getDat…

本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef LDA(c1,c2): m1=mean(c1,axis=0) m2…

[深度森林第三弹]周志华等提出梯度提升决策树再胜DNN   技术小能手 2018-06-04 14:39:46 浏览848 分布式 性能 神经网络   还记得周志华教授等人的“深度森林”论文吗?今天,ArXiv上公布了深度森林系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT. 在这篇题为“Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees”的论文中,作者冯霁.俞扬和周志华提出了一种新颖的具有显式表示学习能力的多层GBDT森林(mGBDT),它可以与目标传播…

周志华<机器学习>高清电子书pdf下载地址 下载地址1:https://545c.com/file/20525574-415455837 下载地址2: https://pan.baidu.com/s/1m2yZsojL8Xd8cm9K5-b_AQ  提取码: 5nne      …

本文讲的是CCF系列奖获奖名单公布,鲍虎军.周志华获CCF王选奖 | CNCC 2017, 由中国计算机学会(CCF)主办,福州市人民政府.福州大学承办,福建师范大学.福建工程学院协办的2017中国计算机大会(CNCC 2017)于10月26~28日在福州海峡国际会展中心胜利举办.本次大会主题是"人工智能改变世界(AI Changes the World)",大会共邀请到近400位国内外计算机领域知名专家.企业家到会演讲,会议包括14个特邀报告.2场大会论坛.37场前沿技术论坛及30余…

一.书籍(121-139)…

1.线性可分 对于一个数据集: 如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧,超平面如下: 那么数据集D就是线性可分的,否则,不可分. w称为法向量,决定了超平面的方向:b为位移量,决定了超平面与原点的距离. 样本空间中的任意点x到超平面X的距离(不太熟悉的可以复习高数中空间几何那一章的内容)可以写为: 使得下面两式成立的训练样本称为支持向量: 两个异类支持向量(一个等于+1,一个等于-1)到超平面的距离之和为: 它称之为“间隔” 想找到最大间隔的划分超平面,就是使最大: 等价于…

目录 I. 大师对人工智能和机器学习的看法 II. Introduction A. What is Machine Learning 什么是机器学习 B. Basic terms 基础术语 C. Inductive learning & Hypothesis space 归纳学习和假设空间 D. Inductive bias & NFL 归纳偏置和"天下没有免费的午餐定理" E. History III. 模型评估与选择 A. Overfitting & Und…

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一.书籍…

一.书籍…

机器学习现在是一大热门,研究的人特多,越来越多的新人涌进来. 不少人其实并没有真正想过,这是不是自己喜欢搞的东西,只不过看见别人都在搞,觉着跟大伙儿走总不会吃亏吧. 问题是,真有个"大伙儿"吗?就不会是"两伙儿"."三伙儿"?如果有"几伙儿",那到底该跟着"哪伙儿"走呢? 很多人可能没有意识到,所谓的machine learning community,现在至少包含了两个有着完全不同的文化.完全不同的价值观…

虽然是绪论..但是...真的有点难!不管怎么说,一点点前进吧... 声明一下答案不一定正确,仅供参考,为本人的作答,希望大神们能多多指教~ 1.1 表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例,试给出相应的版本空间. 解答:本题考查版本空间.假设空间的概念.简而言之,假设空间是该问题情景下,所有的取值可能性(包括单属性泛化.二属性泛化.X属性泛化……全泛化的情况),而版本空间则是指在测试用样本情境下,满足样本内所有正例的假设集合(一般版本空间内的假设都是带有属性泛化). 我们先来看一下1和4样例组成…

数据集如下: 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 好瓜 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 浅白 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 稍糊 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 硬滑 是 乌黑 稍蜷 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 否 青绿 硬挺 清脆 清晰 平坦 软粘 否 浅白 硬挺 清脆 模糊 平坦 硬滑 否 浅白…

大数据环境下的机器学习 三种误解:模型不再重要(大量数据上复杂模型依然提升显著,大数据是的复杂模型充分利用数据且难以过拟合),相关性就足够了(因果关系重要性无法被替代),以前的研究方向不再重要(高性能计算和存储依然重要) 机遇和挑战:只过目一遍数据的学习,高度可解释的模型,低质量样本集上的学习 大数据挖掘和研究 天文信息学的产生,应对数据分布偏移,流式学习,可扩展可迁移的学习,即便略微损失预测精度业界更认可简单模型,集成多种数据统一特征表示的学习,社交行为理解 数据->知识->发现->行…

原文链接:http://blog.csdn.net/akipeng/article/details/6533897 这个列的更详细:http://www.cvchina.info/2010/08/31/conference-ranking-byar/ 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令 人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列…

说明 本篇文章是转载自周志明老师的文章,链接地址:https://www.infoq.cn/article/RQfWw2R2ZpYQiOlc1WBE 今天,25 岁的 Java 仍然是最具有统治力的编程语言,长期占据编程语言排行榜的首位,拥有一千二百万的庞大开发者群体,全世界有四百五十亿部物理设备使用着 Java 技术,同时,在云端数据中心的虚拟化环境里,还运行着超过两百五十亿个 Java 虚拟机的进程实例 (数据来自Oracle的WebCast). 以上这些数据是 Java 过去 25 年巨大…

一.主要功能与需求分析 1.本金为100万,利率或者投资回报率为3%,投资年限为30年,那么,30年后所获得的利息收入:按复利计算公式来计算就是:1,000,000×(1+3%)^30 2.如果按照单利计算,本息的最终收益 3.假如30年之后要筹措到300万元的养老金,平均的年回报率是3%,那么,现在必须投入的本金是多少呢? 4.利率这么低,复利计算收益都这么厉害了,如果拿100万元去买年报酬率10%的股票,若一切顺利,过多长时间,100万元就变成200万元呢? 5.如果我希望在十年内将100万…

一:建库建表语法,字段数据类型 1:建库建表语法 create  (创建,关键字) database (数据库,关键字) IF NOT EXISTS  作用:如果需要创建的库已存在,将不会创建 DEFAULT CHARSET 作用: 指定默认字符集  CREATE DATABASE IF NOT EXISTS name DEFAULT CHARSET utf8;   use 作用:通过数据库名指向数据库   table :建表关键字 use name; create table if not e…

SVM有很多实现,现在只关注其中最流行的一种实现,即序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法,然后介绍如何使用一种核函数(kernel)的方式将SVM扩展到更多的数据集上. 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念: 1.线性可分(linearly separable):对于图6-1中的圆形点和方形点,如果很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据点分开,就称这组数据为线性可分数据 2.分隔超平面(separating hyperplane):将数据集分…

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用. 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类.回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造.选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可以得到一个效果很好的base-line训练器. 支持向量机具有如下的优缺点, 优点: 高维空间有效: 维度大于样本数量的情况下,依然有效: 预测时使用训练样本的子集(也即支持向量),节省内存: 可以使用不同的核函数用于决策: 缺点: 如果特征的数目远远大于样本的数目,性能将会降低: 不能直接提供概率…

(写在前面:机器学习入行快2年了,多多少少用过一些算法,但由于敲公式太过浪费时间,所以一直搁置了开一个机器学习系列的博客.但是现在毕竟是电子化的时代,也不可能每时每刻都带着自己的记事本.如果可以掏出手机或iPad登陆网站就可以看到自己的一些笔记,才更有助于知识的巩固.借此机会,重新整理各大算法,希望自己能有更深的认识,如果有可能,也大言不惭的说希望能够帮助到需要帮助的朋友-) (本篇博客内容来自台大林轩田老师Coursera Machine Learning Technology视频及周志华老师…

  支持向量机(Support Vector Machine,简称 SVM)于 1995 年正式发表,由于其在文本分类任务中的卓越性能,很快就成为机器学习的主流技术.尽管现在 Deep Learning 很流行,SVM 仍然是一种很有的机器学习算法,在数据集小的情况下能比 Deep Learning 取得更好的结果.   本文将详细介绍线性 SVM,非线性 SVM 涉及到的 kernel,本文中没有介绍.我将从以下两个方面展开介绍线性 SVM: 间隔和支持向量 对偶问题 1. 间隔和支持向量  …