以上几个概念之前没有完全弄清其含义及区别,容易混淆概念,在本文浅析一下: 一.online learning vs batch learning online learning强调的是学习是实时的,流式的,每次训练不用使用全部样本,而是以之前训练好的模型为基础,每来一个样本就更新一次模型,这种方法叫做OGD(online gradient descent).这样做的目的是快速地进行模型的更新,提升模型时效性. online learning其实细分又可以分为batch模式和delta模式.bat

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b

Predictive learning vs. representation learning  预测学习 与 表示学习 When you take a machine learning class, there's a good chance it's divided into a unit on supervised learning and a unit on unsupervised learning. We certainly care about this distinction f

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning

Deep Learning and Shallow Learning 由于 Deep Learning 现在如火如荼的势头,在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的地位,上个学期在一门课的 project 中见识过了 deep learning 的效果,最近在做一个东西的时候模型上遇到一点瓶颈于是终于决定也来了解一下这个魔幻的领域. 据说 Deep Learning 的 break through 大概可以从 Hinton 在 2006 年提出的用于训练 Deep Belief

Supervised Learning In supervised learning, we are given a data set and already know what our correct output should look like, having the idea that there is a relationship between the input and the output. Supervised learning problems are categorized

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning by A

Foundations of Machine Learning: The PAC Learning Framework(2) (一)假设集有限在一致性下的学习界. 在上一篇文章中我们介绍了PAC-learnable的定义,以及证明了一个例子是PAC-learnable. 这一节我们介绍当hypothesis set是有限时,且算法$\mathcal{A}$相对与样本S满足一致性条件下的PAC问题.下一节介绍不一致条件下的PAC问题. 一致性(consistent):如果一个算法产生的假设$h_s

写在最前:本系列主要是在阅读 Mehryar Mohri 等的最新书籍<Foundations of Machine Learning>以及 Schapire 和 Freund 的 <Boosting: Foundations and Algorithms>过程中所做的笔记.主要讨论三个部分的内容.第一部分是PAC的基本概念,介绍了泛化误差和经验误差,并且讨论了假设集$H$有限时的泛化边界.第二部分介绍了假设集$H$无限时的泛化边界,引入了三种衡量$H$复杂程度的机制,分别是Rad

前言 由于实验原因,准备入坑 python 机器学习,而 python 机器学习常用的包就是 scikit-learn ,准备先了解一下这个工具.在这里搜了有 scikit-learn 关键字的书,找到了3本:<Learning scikit-learn: Machine Learning in Python><Mastering Machine Learning With scikit-learn><scikit-learn Cookbook>,第一本是2013年出版

by Jason Brownlee on December 20, 2017 in Better Deep Learning Transfer learning is a machine learning method where a model developed for a task is reused as the starting point for a model on a second task. It is a popular approach in deep learning w

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇  稀疏自编

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

目录 概 主要内容 一些解决办法 Keskar N S, Mudigere D, Nocedal J, et al. On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima[J]. arXiv: Learning, 2016. 作者代码 @article{keskar2016on, title={On Large-Batch Training for Deep Learning: General

7.27 暑假开始后,稍有时间,“搞完”金融项目,便开始跑跑 Deep Learning的程序 Hinton 在Nature上文章的代码 跑了3天 也没跑完 后来Debug 把batch 从200改到20 勉强跑出结果 后来开始看 文章等  感觉晕晕乎乎 又翻到:Deep Learning Tutorials 装Theano等,但是python 代码 Debug真是好生恶心 再后来翻到 UFLDL,看着有Exercise 便做了起来. 用了5天刷了9个Exercises. 大概年后吧,在微博上看

目录 1 Informativeness 2 Representativeness 3 Diversity 3.1 Global consideration 3.2 Local consideration 4 Combinations of three criteria 4.1 Strategy 1 4.2 Strategy 2 4.3 Strategy 1 vs. Strategy 2 References Active Learning (AL) 的 query criteria 大致可以分

Machine Learning is a class of algorithms which is data-driven, i.e. unlike "normal" algorithms it is the data that "tells" what the "good answer" is. Example: an hypothetical non-machine learning algorithm for face recogniti

在WEEK 5中,作业要求完成通过神经网络(NN)实现多分类的逻辑回归(MULTI-CLASS LOGISTIC REGRESSION)的监督学习(SUOERVISED LEARNING)来识别阿拉伯数字.作业主要目的是感受如何在NN中求代价函数(COST FUNCTION)和其假设函数中各个参量(THETA)的求导值(GRADIENT DERIVATIVE)(利用BACKPROPAGGATION). 难度不高,但问题是你要习惯使用MATLAB的矩阵QAQ,作为一名蒟蒻,我已经狗带了.以下代核心

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44119187 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Machine Learning System Design机器学习系统设计 Prioritizing What to Work On优先考虑做什么 the first decision we must make is how do we want to represent x, that is

首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达. 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现