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…

引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归.逻辑回归.Softmax回归.神经网络和SVM等等,主要学习资料来自网上的免费课程和一些经典书籍,免费课程例如Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程以及UFLDL Tutorial,经典书籍例如<统计学习方法>等,同时也参考了大量网上的相关资料(在后面列出).    前言 机器学习中的大部分问题都是优化问题,而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法处理,那么搞懂什么是梯度,…

机器学习PAL基本概念 本文介绍PAI-Studio.PAI-DSW及PAI-EAS的基本概念. PAI-Studio PAI-DSW PAI-EAS…

机器学习基础知识: (一).什么是机器学习? 对于某给定的任务T, 在合理的性能调度方案P的前提下, 某计算机程序可以自主学习任务T的经验E, 随着提供合适.优质.大量的经验E, 该程序任务T的性能逐步提高 这里最重要的是机器学习的对象: (1)任务Task, T, 一个或多个 (2)经验Experience, E (3)性能Performance, P 通俗的理解: 机器学习是人工智能的一个分支, 我们使用计算机设计一个系统, 使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习: 随着训练的次数的…

本文是笔者学习李航老师的经典教材<统计学习方法>第一章的学习笔记,分享在此,作为机器学习系列的开篇文章,在本系列中,将会逐一总结介绍主要的机器学习算法的基本原理.基于Python的具体实现.使用sklearn等第三方库的调用实践. 1.统计学习的基本概念 1-1.统计学习的定义 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型,并运用模型对数据进行预测与分析的一门科学,又称统计机器学习. 1-2.统计学习的特点 1)建立在计算机及网络上: 2)以数据为研究对象: 3)用于对数据进行预测与分析: 4…

决策树模型练习:https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/overview 1. 监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估: a. 准确率 b.速度 c. 强壮行 d.可规模性 e. 可解释性 2. 什么是决策树/判定树(decision tree)? https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 3. 熵(entropy)概念: 变量的不确定越大,熵也就越大. 4. 决策树归纳算法(ID3)…

1. 概念: https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html 1. Cover和Hart在1968年提出了最初的临近算法 2. 分类算法(classification) 3. 输入基于实例的学习(instance-based leaning).懒惰学习(lazy learning) 开始时候不广泛建立模型,在归类的时候才分类 2. 例子: 3. 算法详述 1. 步骤: 为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K…

下载网址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 在之前numpy\scipy基础上,安装sklearn_win_64-3.6 pip install D:\python3.6.1\Scripts\scikit_learn-0.18.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 另外,发现之前的numpy与sklearn 不是同一网站下载,故进行了重装 最后进行测试: import numpy as np import matplotlib.…

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,…

MNIST机器学习入门 转自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html?plg_nld=1&plg_uin=1&plg_auth=1&plg_nld=1&plg_usr=1&plg_vkey=1&plg_dev=1 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softm…