- 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...
- 1. 简单定义朴素贝叶斯是一种简单快速的有监督学习类线性分类算法。那么如何解读上面这句定义？从描述定义的词汇入手。a. 线性分类：分类是一种确定数据类别的问题，例如天气阴晴，花开花谢，水果酸甜等。其目标是将具有相似或相同特征的对象聚集。而线性分类（器）透过特征的线性组合来坐出分类决定。也就是说不同类别之间的分类边界要为线性，如下图。线性算法的优点是训练和预测的效率比较高，但最终效果 1. 简单定义朴素贝叶斯是一种简单快速的有监督学习类线性分类算法。那么如何解读上面这句定义？从描述定义的词汇入手。a. 线性分类：分类是一种确定数据类别的问题，例如天气阴晴，花开花谢，水果酸甜等。其目标是将具有相似或相同特征的对象聚集。而线性分类（器）透过特征的线性组合来坐出分类决定。也就是说不同类别之间的分类边界要为线性，如下图。线性算法的优点是训练和预测的效率比较高，但最终效果
- 通过本篇文章可以对 ML 的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 通过本篇文章可以对 ML 的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。
- Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新，新的黑客技术也层出不穷，为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截。一方面，硬规则在灵活的黑客面前，很容易被绕过，且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击；另一方面，攻防对抗水涨船高，防守方规则的构造和维护门槛高、成本大。 Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新，新的黑客技术也层出不穷，为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截。一方面，硬规则在灵活的黑客面前，很容易被绕过，且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击；另一方面，攻防对抗水涨船高，防守方规则的构造和维护门槛高、成本大。
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