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本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef LDA(c1,c2): m1=mean(c1,axis=0) m2

周志华-机器学习 pdf,下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-239561959 统计学习方法-李航,  下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336803118 人工智能-李开复,     下载地址:       https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336902476 吴恩达深度学习笔记,下载地址:     https://u12

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi

这两天看了<AlphaGo世纪对决>纪录片与南大周志华老师的<机器学习>,想谈谈对人工智能的感想. 首先概述一下视频的内容吧,AlphaGo与李世石对战的过程大家都有基本的了解,而AlphaGo的技术架构是大家陌生的内容.AlphaGo由三部分网络组成,走棋网络.估值网络和树搜索,走棋网络使用数以万计的高阶棋局训练使其模仿棋手的招式,估值网络用来衡量棋局的形式判断当前形势下获胜的几率,树搜索分析各种可能变化的情形推演未来的演变,所以本质上就是个十分深层的神经网络.而后AlphaGo

CART决策树 (一)<机器学习>(周志华)第4章 决策树 笔记 理论及实现——“西瓜树” 参照上一篇ID3算法实现的决策树(点击上面链接直达),进一步实现CART决策树. 其实只需要改动很小的一部分就可以了,把原先计算信息熵和信息增益的部分换做计算基尼指数,选择最优属性的时候,选择最小的基尼指数即可. #导入模块 import pandas as pd import numpy as np from collections import Counter #数据获取与处理 def getDat

探索机器学习,使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子:探索各种训练模型:使用TensorFlow库构建和训练神经网络,深入神经网络架构,包括卷积神经网络.循环神经网络和深度强化学习,学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术. 主要分为两个部分.第一部分为第1章到第8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法--从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法:第二部分为第9章到第16章,探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用T

百度云盘:Python编程初学者指南PDF高清电子书免费下载 提取码:bftd 内容简介 Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言.Python可以用于很多的领域,从科学计算到游戏开发. <Python编程初学者指南>尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能.<Python编程初学者指南>共12章,每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点,并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程,引发读者的兴趣,降低学习的难度.每章最后都会对

偶尔转帖:AI会议的总结(by南大周志华) 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令 人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的 tier-1: IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence AAAI (1): Na

原文地址: https://blog.csdn.net/LiFeitengup/article/details/8441054 最近在查找期刊会议级别的时候发现这篇博客,应该是2012年之前的内容,现在的CCF推荐会议.期刊可以在CCF官网上查看,但是这篇博客内容据说是周志华老师总结的,所以必须mark一下,以示支持. -----------------------------------------------------------------------------------------

[深度森林第三弹]周志华等提出梯度提升决策树再胜DNN   技术小能手 2018-06-04 14:39:46 浏览848 分布式 性能 神经网络   还记得周志华教授等人的“深度森林”论文吗?今天,ArXiv上公布了深度森林系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT. 在这篇题为“Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees”的论文中,作者冯霁.俞扬和周志华提出了一种新颖的具有显式表示学习能力的多层GBDT森林(mGBDT),它可以与目标传播

本文讲的是CCF系列奖获奖名单公布,鲍虎军.周志华获CCF王选奖 | CNCC 2017, 由中国计算机学会(CCF)主办,福州市人民政府.福州大学承办,福建师范大学.福建工程学院协办的2017中国计算机大会(CNCC 2017)于10月26~28日在福州海峡国际会展中心胜利举办.本次大会主题是"人工智能改变世界(AI Changes the World)",大会共邀请到近400位国内外计算机领域知名专家.企业家到会演讲,会议包括14个特邀报告.2场大会论坛.37场前沿技术论坛及30余

今天无意间在网上看的了一则推送,<周志华:AI产业将更凸显个人英雄主义> http://tech.163.com/18/0601/13/DJ7J39US00098IEO.html 摘录一些原文内容: 关于机器学习能够解决的任务,周志华认为,围棋属于封闭静态环境的任务,他不是“最难的任务”, 以往的机器学习就可以解决这种封闭静态环境任务. “我们今天面对的是动态开放环境下的机器学习挑战,最关键的就是鲁棒性.” 周志华称,这就要求AI必须很好的应对未知环境,是通往鲁棒人工智能的核心环节. ps:

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 深度学习最大的贡献,个人认为就是表征学习(representation learning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂--博主自己在做researc

第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas.NumPy.IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助高效解决一系列数据分析问题. 第2版中的主要更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引: 更新pandas库到2017年的新版: 新增一章关于更多高级pandas工具和一些使用提示:新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍. 学习参考: <利用Python进行数据分析(第二版)>高清中文

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分

  内容提要 <HBase权威指南>由乔治(Lars George)著,探讨了 如何通过使用与HBase高度集成的Hadoop将 HBase的可 伸缩性变得简单:把大型数据集分布到相对廉价的商 业服务器集群中:使用本地Java客户端,或者通过提 供了REST.Avro和Thrift应用编程接口的网关服务器 来访问HBase:了解HBase架构的细节,包括存储格式 .预写日志.后台进程等:在HBase中集成MapReduce 框架:了解如何调节集群.设计模式.拷贝表.导入 批量数据和删除节点等.

对于初步接触编程语言的朋友,推荐看一看<父与子的编程之旅第2版>,对于完全编程零基础的很友好! 图文并茂,过多的文字堆垒很容易让人产生厌倦情绪,也更容易让人产生放弃的想法.使用了大量插图,凡是稍显复杂的概念,都用漫画比喻来辅助说明. 尽早地引入图形用户界面(GUI)以保持新鲜感.能够做出一个看得到的东西,是一件很有成就感的事情. 以Python语言为例,详尽细致地介绍了Python如何安装.字符串和操作符等程序设计的基本概念. 参考学习: <父与子的编程之旅第2版>高清中文PDF,

通过编写一个个小巧.有趣的游戏来学习Python,通过实例来解释编程的原理的方式.14个游戏程序和示例,介绍了Python基础知识.数据类型.函数.流程控制.程序调试.流程图设计.字符串操作.列表和字典.图形和动画.碰撞检测.声音和图像等方方面面的程序设计知识.在轻松有趣的过程中,掌握Python游戏编程的基本技能. <Python 游戏编程快速上手(第3版)>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 高清中文版,带目录和书签,文字能够复制.高清英文版,带目录和书签,文字能够复制. 中英文两

看到第38章了,整体感觉解释详细,例子丰富:关于Python语言本身的讲解全面详尽而又循序渐进不断重复,同时详述语言现象背后的机制和原理:除语言本身,还包含编程实践和设计以及高级主题.边看边写代码.不然看了会忘,也不会发现细节问题.边看边梳理总结.先看代码,再看文字解释.因为Python本来就是自说明,例子也好懂,所以这样干可以避免枯燥,加速阅读.循序渐进,重要的主题会渐进式呈现,并随后重复. <Python学习手册第4版>每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课,并且包含了一个