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- 本书摘自《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书中的第2章,第2.3.3节,编著是李金洪. 本书摘自《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书中的第2章,第2.3.3节,编著是李金洪.
- 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第3章,第3.2.5节,作者是马海平、于俊、吕昕、向海。 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第3章,第3.2.5节,作者是马海平、于俊、吕昕、向海。
- 本书摘自《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书中的第2章,第2.3.2节,编著是李金洪. 本书摘自《深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战》一书中的第2章,第2.3.2节,编著是李金洪.
- 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第3章,第3.2.4节,作者是马海平、于俊、吕昕、向海。 本书摘自《Spark机器学习进阶实战》——书中的第3章,第3.2.4节,作者是马海平、于俊、吕昕、向海。
- 上一节我们介绍了监督学习的整体框架和基本的要点,按照总分的思考方式,接下来我们要分别介绍相应的一些算法了。今天这节我们来看看贝叶斯定理在机器学习中的应用。 上一节我们介绍了监督学习的整体框架和基本的要点,按照总分的思考方式,接下来我们要分别介绍相应的一些算法了。今天这节我们来看看贝叶斯定理在机器学习中的应用。
- 机器学习中监督式学习是非常重要的一类,因为ML的主要出发点是利用获得的数据来补偿未知的知识,所以从训练集出发学习数据中的模式规律就是最为自然的一类 情况。 机器学习中监督式学习是非常重要的一类,因为ML的主要出发点是利用获得的数据来补偿未知的知识,所以从训练集出发学习数据中的模式规律就是最为自然的一类 情况。
- 在大致了解了机器学习的算法分类(监督式、非监督式以及增强学习)和梯度算法后,今天我们来了解下拟合度和最大似然估计的相关问题。 在大致了解了机器学习的算法分类(监督式、非监督式以及增强学习)和梯度算法后,今天我们来了解下拟合度和最大似然估计的相关问题。
- 上一章中我们简单介绍了机器学习的大概情况,今天我们开始循序渐进地学习机器学习中相关的算法。在接触经典算法之前,我们先来了解下“梯度下降”算法。 上一章中我们简单介绍了机器学习的大概情况,今天我们开始循序渐进地学习机器学习中相关的算法。在接触经典算法之前,我们先来了解下“梯度下降”算法。
- 个人网站:redstonewill.com今天给大家介绍一个在 GitHub 上非常火的机器学习实战项目,叫做 100-Days-Of-ML-Code,中文名为《机器学习 100 天》。目前该项目已经收获了 1.7w stars 了。下面是项目地址:https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code该项目的起源是 ML 界的网红 Siraj Ra... 个人网站:redstonewill.com今天给大家介绍一个在 GitHub 上非常火的机器学习实战项目,叫做 100-Days-Of-ML-Code,中文名为《机器学习 100 天》。目前该项目已经收获了 1.7w stars 了。下面是项目地址:https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code该项目的起源是 ML 界的网红 Siraj Ra...
- AdaBoost算法(Adaptive Boost)的核心思想是:如果一个弱分类器的分类效果不好,那么就构建多个弱分类器,综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一(另一个是支持向量机SVM)。AdaBoost的训练过程如下:为每个训练样本初始化相同的权重;针对训练样本及权重,找到一个弱分类器;计算出这个弱分类器的错误率ε与权... AdaBoost算法(Adaptive Boost)的核心思想是:如果一个弱分类器的分类效果不好,那么就构建多个弱分类器,综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一(另一个是支持向量机SVM)。AdaBoost的训练过程如下:为每个训练样本初始化相同的权重;针对训练样本及权重,找到一个弱分类器;计算出这个弱分类器的错误率ε与权...
- 一. Python 编程规范简明 Python 编程规范https://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/2834883Python语言规范http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/python_language_rules/P... 一. Python 编程规范简明 Python 编程规范https://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/2834883Python语言规范http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/python_language_rules/P...
- 多数伏在案前敲击键盘的程序员或许都曾憧憬:黑框眼镜、格子衬衫、脚踩凉拖背后的另一番模样的自己。 对于来自纽约的 Peter Sobot 而言,他的本职工作是通过机器学习系统为 Spotify 平台上的用户推荐音乐。但朝九晚五的工作之余,他还是一名鼓手兼音乐人,这也就意味着他需要经常创作各类电子音乐,当然,包括架子鼓等打击乐器在内。近日,Peter Sobot 在其博客中写道:“他利用机器学习... 多数伏在案前敲击键盘的程序员或许都曾憧憬:黑框眼镜、格子衬衫、脚踩凉拖背后的另一番模样的自己。 对于来自纽约的 Peter Sobot 而言,他的本职工作是通过机器学习系统为 Spotify 平台上的用户推荐音乐。但朝九晚五的工作之余,他还是一名鼓手兼音乐人,这也就意味着他需要经常创作各类电子音乐,当然,包括架子鼓等打击乐器在内。近日,Peter Sobot 在其博客中写道:“他利用机器学习...
- 告诉大家一个秘密:当人们说起“ 机器学习 ”时,听起来好像只是在谈论一门学科,但其实是两门。如果企业不了解其中的差异,那么就可能招惹来满世界的麻烦。 告诉大家一个秘密:当人们说起“ 机器学习 ”时,听起来好像只是在谈论一门学科,但其实是两门。如果企业不了解其中的差异,那么就可能招惹来满世界的麻烦。
- 编译 | 杨丽、阿司匹林出品 | AI科技大本营作为 AI 界的领军人物,谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞一直致力于 AI 民主化,希望利用 AI 造福社会。在昨日举行的清华大学—谷歌 AI 学术研讨会上,李飞飞就介绍了自己在“AI + 医疗”领域的最新前沿工作。和机器阅片等常见的 AI 医疗应用不同,李飞飞希望通过计算机视觉技术分析医务人员的行为,然后给出反馈,帮助他们为病患提供更... 编译 | 杨丽、阿司匹林出品 | AI科技大本营作为 AI 界的领军人物,谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞一直致力于 AI 民主化,希望利用 AI 造福社会。在昨日举行的清华大学—谷歌 AI 学术研讨会上,李飞飞就介绍了自己在“AI + 医疗”领域的最新前沿工作。和机器阅片等常见的 AI 医疗应用不同,李飞飞希望通过计算机视觉技术分析医务人员的行为,然后给出反馈,帮助他们为病患提供更...
- 《概率论》(当年我学习的课程为《概率论与数理统计》,涵盖了概率论与统计学)应该是每个理工科大学生都要学习的课程,不知道有多少同学和我一样,学得一头雾水。悲催的是,考研的时候又学习了一遍,依然不着门路,靠死记硬背过关。好在后面的学习和工作生涯中,再没有和它打过照面,直到最近开始接触机器学习。条件概率书中举了一个例子来阐述条件概率的概念。7块石头,3块是灰色的,4块是黑色的,放入两个桶A和B,A... 《概率论》(当年我学习的课程为《概率论与数理统计》,涵盖了概率论与统计学)应该是每个理工科大学生都要学习的课程,不知道有多少同学和我一样,学得一头雾水。悲催的是,考研的时候又学习了一遍,依然不着门路,靠死记硬背过关。好在后面的学习和工作生涯中,再没有和它打过照面,直到最近开始接触机器学习。条件概率书中举了一个例子来阐述条件概率的概念。7块石头,3块是灰色的,4块是黑色的,放入两个桶A和B,A...
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