在Github上也po了这个系列学习笔记(MachineLearningCourseNote),觉得写的不错的小伙伴欢迎来给项目点个赞哦~~ ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning? Why we need to learn ML Many people think: Wow!!! AI is so powerful right now! You see AlphaGO? AI is going to replace human…

引言: 最近开始学习"机器学习",早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名,一直没有时间看他的系列课程.今天听了一课,感觉非常棒,通俗易懂,而又能够抓住重点,中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象. 视频链接(bilibili):李宏毅机器学习(2017) 另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上:李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes) 所以,接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的困惑,如果有能够帮我解答的朋友也请多多指教. 李老师这一集仅用1分19秒时间,通过…

ML.NET在今年微软在Build 2018 会议上宣布的机器学习框架现已正式推出0.3版本 https://github.com/dotnet/machinelearning/releases/tag/v0.3.0 .Microsoft希望.NET开发人员能够设计自己的ML模型并将其集成到他们的应用程序中,而无需构建特定的专有技术,让AI技术平民化.ML.NET 0.3现在提供了许多用于训练机器学习模型的新组件以及以流行的ONNX格式导出模型的选项,当然还包括了许多Bug修复. ML.NET…

IDataView被单独作为一个类库包 IDataView组件为表格式数据提供了非常高效的处理方式,尤其是用于机器学习和高级分析应用.它被设计为可以高效地处理高维数据和大型数据集.并且也适合处理属于更大的分布式数据集中的单个数据区块结点. 在ML.NET 0.10中,IDataView被拆分成单个程序集和NuGet类库包.这对于与其它API及框架交互是极重要的一步. 在被拆分后,其它的类库将能直接引用它,而不需要引用整个ML.NET.这样有助于第三方类库也能使用IDataView所提供的强大功能…

ML.NET 0.9已于上周发布,距离上次0.8版本的发布只有一个多月,此次增加的新特性主要包括特征贡献计算,模型可解释性增强,ONNX转换对GPU的支持,Visual Studio ML.NET项目模板预览,以及API改进. 特征贡献计算 特征贡献计算(Feature Contribution Calculation)通过决定每个特征对模型分数的贡献,从而显示哪些特征在对特别个体的数据样本的模型预测最有影响力. 当你面临历史数据中有许多特征时而又想选择使用最重要的特征时,特征贡献计算显得十分重…

本周.NET生态圈内的更新源源不断,除了.NET Core 2.2,ASP.NET Core 2.2和Entity Framework Core 2.2之外,ML.NET 0.8也一并登上舞台. 新的推荐场景 ML.NET使用基于矩阵分解(Matrix Factorization)和场感知分解机(Field-aware Factorization Machine)的方法来作推荐.一般而言,场感知分解机是矩阵分解更通用的例子,它允许传入额外的元数据. 在ML.NET 0.8中新加了运用矩阵分解的推…

本博客是针对李宏毅教授在Youtube上上传的课程视频<ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning>的学习笔记.在Github上也po了这个系列学习笔记(MachineLearningCourseNote),觉得写的不错的小伙伴欢迎来给项目点个赞哦~~ Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning Wha…

Learning Goals Understand why Machine Learning strategy is important Apply satisficing and optimizing metrics to set up your goal for ML projects Choose a correct train/dev/test split of your dataset Understand how to define human-level performance U…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…