What is Machine Learning? Two definitions of Machine Learning are offered. Arthur Samuel described it as: "the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed." This is an older, informal definition.…

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…

title: Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归) tags: 机器学习, 学习笔记 grammar_cjkRuby: true --- 之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候).所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考. 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear R…

Machine Learning by Andrew Ng | Stanford University | Coursera https://www.coursera.org/learn/machine-learning Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed. In the past decade, machine learning has g…

吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程:课程主页 由于博客编辑器有些不顺手,所有的课程笔记将全部以手写照片形式上传.有机会将在之后上传课程中各个ML算法实现的Octave版本. Linear Regression with One Variable Linear Algebra Review Linear Regression with Multiple Variables Octave/Matlab Tutorial…

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. 1.人工智能.机器学习.深度学习的关…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 6: Brief Introduction of Deep Learning 本节课主要围绕Deep Learing三步骤: (1)function set (2)goodness of function (…

Spark提供了常用机器学习算法的实现, 封装于spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基于RDD的机器学习库, spark.ml是基于DataFrame的机器学习库. 相对于RDD, DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前, spark.mllib已经进入维护状态, 不再添加新特性. 本文将重点介绍pyspark.ml, 测试环境为Spark 2.1, Python API. 首先介绍pyspark.ml中的几个基类: ML Da…

在WWDC 2017开发者大会上,苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API.自然语言处理 API,这些 API 集成了苹果所谓的 Core ML 框架.Core ML 的核心是加速在 iPhone.iPad.Apple Watch 上的人工智能任务,支持深度神经网络.循环神经网络.卷积神经网络.支持向量机.树集成.线性模型等. 概览 借助 Core ML,您可以将已训练好的机器学习模型,集成到自己的应用当中. 支持操作系统:iOS .macOS .tvOS .…

一.安装机器学习的包 1.conda create -n ml python=3.6 2.source activate ml 3.升级pip :pip install --upgrade pip 4.安装scikit-learn:conda install scikit-learn (机器学习的框架:scikit-learn) 5.安装pandas:conda install pandas (数据处理工具:pandas)(科学计算包:numpy) 6.返回yixia目录:cd 7.创建一个文件…