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…

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…

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化 第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力 第三步:Python数据分析掌握Python这门…

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju…

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber…

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感…

目录: 数据相关性 硬件依赖性 特征工程 解决问题方法 执行时间 可解释性 一.数据相关性 深度学习与传统机器学习最重要的区别是,随着数据量的增加,其性能也随之提高.当数据很小的时候,深度学习算法并不能很好地执行,这是因为深度学习算法需要大量的数据才能完全理解它.下图便能很好的说明这个事实: 从上图我们可以看到,随着数据量的增大,深度学习的性能会越来越好,而传统机器学习方法性能表现却趋于平缓:但传统的机器学习算法在数据量较小的情况下,比深度学习有着更好的表现. 二.硬件依赖性 深度学习算法在很大…