不出家门,也能学习到国外高校的研究生机器学习课程了. 今天,一本名为Foundations of Machine Learning(<机器学习基础>)的课在Reddit上热度飙升至300,里面可谓内容丰富. 不仅有500多页的课程PDF可以下载,并且还有13章的PPT也可以获取. 有Reddit网友评论,这部教材足够扎实.内容足够基础,学机器学习理论,熟读这本书就足够了. 500页干货里都有啥 这本书是由纽约大学计算机科学教授Mehryar Mohri.Afshin Rostamizadeh和…

参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树.K邻近算法.支持向量机.朴素贝叶斯.神经网络.Logistic回归算法,聚类等. 一.机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3<机器学习实战>学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Decision…

机器学习五 -- 机器学习的“Hello World”,感知机 感知机是二类分类的线性分类模型,是神经网络和支持向量机的基础.其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值之一,即二类分类.感知机对应于输入空间(特征空间)将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型.我们对于感知机的学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,为此目标,我们需要导入基于误分类的损失函数,利用后文所提到的梯度下降法对损失函数进行极小化,求得感知机模型. 感知机模型 对此我们都知道了什么叫感知机了.…

Spark机器学习 Day1 机器学习概述 今天主要讨论个问题:Spark机器学习的本质是什么,其内部构成到底是什么. 简单来说,机器学习是数据+算法. 数据 在Spark中做机器学习,肯定有数据来源,在Spark的最底层肯定是RDD封装,这个和Spark具体是什么版本没有任何关系,版本发展只不过是提供了更多高层的API而已,例如DataFrame.Dataset等,而之所以有DataFrame.Dataset,一般情况下是为了使用统一的优化引擎(抽象程度越高,优化算法和空间越大). RDD有一…

Android中Canvas绘图基础详解(附源码下载) 原文链接  http://blog.csdn.net/iispring/article/details/49770651   AndroidCanvasPaint绘图基础详解   目录   Android中,如果我们想绘制复杂的自定义View或游戏,我们就需要熟悉绘图API.Android通过Canvas类暴露了很多drawXXX方法,我们可以通过这些方法绘制各种各样的图形.Canvas绘图有三个基本要素:Canvas.绘图坐标系以及Pai…

转自:http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/99735.htm 数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版中文版!!!) PDF+源代码+习题答案 数据结构与算法分析:C语言描述(原书第2版)是<data structures and algorithm analysis in c>一书第2版的简体中译本.原书曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一,作者mark allen weiss在数据结构和算法分析方面卓有建树,他的数据结构和算法分析的著作尤其畅…

<HTML5+JavaScript动画基础>包括了基础知识.基础动画.高级动画.3D动画和其他技术5大部分,分别介绍了动画的基本概念.动画的JavaScript基础.动画中的三角学.渲染技术.速度向量和加速度.边界与摩擦力.用户交互:移动物体.缓动与弹动.碰撞检测.坐标旋转与斜面反弹.撞球物理.粒子与万有引力.正向运动学:让事物行走.反向运动学:拖曳与伸出.三维基础.三维线条与填充.背面剔除与三维灯光.矩阵数学.秘诀与技巧等内容.这些内容都是Web开发人员在深入如加速度.速度.缓冲.弹簧.碰撞…

0.0 计算机科学 <Lex 与 Yacc> Think Complexity(使用 Python 语言) GitHub - AllenDowney/ThinkComplexity: Code for Allen Downey's book Think Complexity, published by O'Reilly Media. 0.1 语言类书 C/C++ Python Python 编程快速上手 -- 让繁琐工作自动化 R 语言 1. 计算机算法 算法导论 计算机程序设计艺术 I:基本…

完成了课程1  机器学习基础:案例研究 贴个证书,继续努力完成后续的课程:…

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二…