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- 概率论与数理统计是机器学习中必不可少的重要内容。1. 概率与统计最早的统计学与国家经济学有密切关系，比如GDP、GNP的统计等，但统计逐渐无法适应，逐渐出现了数理统计，逐渐超出了经济学的范围。重归纳。概率论传言起始于赌博。重推理。2. 随机变量及其分布2.1. 随机事件如果一个事件已经知道范围，但每次下无法预测哪个结果会发生，并且可以重复试验。样本空间是可能发生的结果。2.2. 随机变量本质... 概率论与数理统计是机器学习中必不可少的重要内容。1. 概率与统计最早的统计学与国家经济学有密切关系，比如GDP、GNP的统计等，但统计逐渐无法适应，逐渐出现了数理统计，逐渐超出了经济学的范围。重归纳。概率论传言起始于赌博。重推理。2. 随机变量及其分布2.1. 随机事件如果一个事件已经知道范围，但每次下无法预测哪个结果会发生，并且可以重复试验。样本空间是可能发生的结果。2.2. 随机变量本质...
- 课后作业部分在讲述完Octave的基础操作之后，吴恩达老师给出了一个线性回归的编程作业。并给出了明确的指导文件，可以让我们一步一步的来按照提示实现。 单变量线性回归本例中使用单变量线性回归预测餐车利润。数据ex1data1.txt数据截图如下，两列数据分别表示：第一列表示对应城市的人口，第二列表示在该城市的一个餐车的利润。负数表示餐车亏损。 Octave数据加载data = load('e... 课后作业部分在讲述完Octave的基础操作之后，吴恩达老师给出了一个线性回归的编程作业。并给出了明确的指导文件，可以让我们一步一步的来按照提示实现。 单变量线性回归本例中使用单变量线性回归预测餐车利润。数据ex1data1.txt数据截图如下，两列数据分别表示：第一列表示对应城市的人口，第二列表示在该城市的一个餐车的利润。负数表示餐车亏损。 Octave数据加载data = load('e...
- 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)也是AI数学基础之线性代数——华为AI学习笔记4提到的重要的矩阵基础知识之一，是机器学习领域应用非常广泛的算法，在降维、推荐系统、自然语言处理等领域都有应用。1. 定义2. 分解那么如何进行奇异值分解呢？即，如果矩阵A对角的U、Σ和V。2.1. 求矩阵V正交矩阵V即为奇异值分解中的矩阵V，称为右奇异矩阵。2.2... 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)也是AI数学基础之线性代数——华为AI学习笔记4提到的重要的矩阵基础知识之一，是机器学习领域应用非常广泛的算法，在降维、推荐系统、自然语言处理等领域都有应用。1. 定义2. 分解那么如何进行奇异值分解呢？即，如果矩阵A对角的U、Σ和V。2.1. 求矩阵V正交矩阵V即为奇异值分解中的矩阵V，称为右奇异矩阵。2.2...
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- 本文作为Jerry最近正在做的一个项目的工作思路的梳理。我们假设这样一个服务场景，技师上门维修某设备，发现设备上某零件损坏了，假设这位技师由于种种原因，没能根据自己的经验识别出这个零件的型号。此时技师掏出自己的手机，给零件拍摄一张图片，这张图片通过手机上安装的SAP某智能解决方案，传送到SAP Leonardo平台，通过那里的人工智能服务，自动识别出这张图片上面零件的准确型号，返回给技师。S... 本文作为Jerry最近正在做的一个项目的工作思路的梳理。我们假设这样一个服务场景，技师上门维修某设备，发现设备上某零件损坏了，假设这位技师由于种种原因，没能根据自己的经验识别出这个零件的型号。此时技师掏出自己的手机，给零件拍摄一张图片，这张图片通过手机上安装的SAP某智能解决方案，传送到SAP Leonardo平台，通过那里的人工智能服务，自动识别出这张图片上面零件的准确型号，返回给技师。S...
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- 选中一个需要进行测试的Leonardo机器学习服务，点击Configure Environments：因为我不想使用sandbox环境，所以我选择了eu10这个region：维护clientid和secret：在SAP Cloud Platform cockpit里创建了service key后，会得到这个client id和secret。要消费机器学习api，先要获得Access Toke... 选中一个需要进行测试的Leonardo机器学习服务，点击Configure Environments：因为我不想使用sandbox环境，所以我选择了eu10这个region：维护clientid和secret：在SAP Cloud Platform cockpit里创建了service key后，会得到这个client id和secret。要消费机器学习api，先要获得Access Toke...
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- @[toc] 零、基础知识铺垫“独立同分布”的数据能让人很快地发觉数据之间的关系，因为不会出现像过拟合等问题。一般在模型训练之前，需要对数据做归一化。为了解决ICS问题，即internal covarivate shift（内部协变量漂移）问题，即数据分布会发生变化，对下一层网络的学习带来困难。在深度神经网络中，层与层相互之间是存在直接或间接影响的，某一层的微小变动就可能导致其他层的“剧烈震... @[toc] 零、基础知识铺垫“独立同分布”的数据能让人很快地发觉数据之间的关系，因为不会出现像过拟合等问题。一般在模型训练之前，需要对数据做归一化。为了解决ICS问题，即internal covarivate shift（内部协变量漂移）问题，即数据分布会发生变化，对下一层网络的学习带来困难。在深度神经网络中，层与层相互之间是存在直接或间接影响的，某一层的微小变动就可能导致其他层的“剧烈震...
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