- 目前机器学习可以说是百花齐放阶段，不过如果要学习或者研究机器学习，进而用到生产环境，对平台，开发语言，机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议，仅供参考。 首先，对于平台选择的第一个问题是，你是要用于生产环境，也就是具体的产品中,还是仅仅是做研究学习用？ 1. 生产环境中机器学习平台的搭建 ... 目前机器学习可以说是百花齐放阶段，不过如果要学习或者研究机器学习，进而用到生产环境，对平台，开发语言，机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议，仅供参考。 首先，对于平台选择的第一个问题是，你是要用于生产环境，也就是具体的产品中,还是仅仅是做研究学习用？ 1. 生产环境中机器学习平台的搭建 ...
- IBM SPSS Modeler以图形化的界面、简单的拖拽方式来快速构建数据挖掘分析模型著称，它提供了完整的统计挖掘功能，包括来自于统计学、机器学习、人工智能等方面的分析算法和数据模型，包括如关联、分类、预测等完整的全面挖掘分析功能，下面让我们一起来了解这些算法： 首先，针对刚入门数据挖掘领域的初学者来说，即使你不懂数据挖掘算法，... IBM SPSS Modeler以图形化的界面、简单的拖拽方式来快速构建数据挖掘分析模型著称，它提供了完整的统计挖掘功能，包括来自于统计学、机器学习、人工智能等方面的分析算法和数据模型，包括如关联、分类、预测等完整的全面挖掘分析功能，下面让我们一起来了解这些算法： 首先，针对刚入门数据挖掘领域的初学者来说，即使你不懂数据挖掘算法，...
- 在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。本文我们就讨论下之前没有涉及到的矩阵对矩阵的求导，还有矩阵对向量，向量对矩阵求导这几种形式的求导方法。 本文所有求导布局以分母布局为准，为了适配矩阵对矩阵的求导，本文向量对向量的求导也以分母布局为准，这和前面的文章不同，需要注意。 ... 在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。本文我们就讨论下之前没有涉及到的矩阵对矩阵的求导，还有矩阵对向量，向量对矩阵求导这几种形式的求导方法。 本文所有求导布局以分母布局为准，为了适配矩阵对矩阵的求导，本文向量对向量的求导也以分母布局为准，这和前面的文章不同，需要注意。 ...
- 转载自：第三十二课 顶点数组对象 背景 顶点数组对象（ VAO ）是一种特殊类型对象，它封装了与顶点处理器有关的所有数据，它仅仅是记录顶点缓存区和索引缓冲区的引用，以及顶点的各种属性的布局而不是实际的数据。这样做的好处是一旦你为一个 mesh 设置一个 VAO ，你就可以通过简单的绑定 VAO 来导入 mesh 的所有状态。之后你就可... 转载自：第三十二课 顶点数组对象 背景 顶点数组对象（ VAO ）是一种特殊类型对象，它封装了与顶点处理器有关的所有数据，它仅仅是记录顶点缓存区和索引缓冲区的引用，以及顶点的各种属性的布局而不是实际的数据。这样做的好处是一旦你为一个 mesh 设置一个 VAO ，你就可以通过简单的绑定 VAO 来导入 mesh 的所有状态。之后你就可...
- 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 &nb... 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 &nb...
- 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好... 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好...
- 一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则... 一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则...
- 一、线性回归 线性回归无非就是训练得到线性函数的参数来回归出一个线性模型，学习《最优化方法》时中的最小二乘问题就是线性回归的问题。 关于线性回归，ng老师的视频里有讲，也可以看此博客单参数线性回归。简要说一下线性回归的原理。 假设拟合直线为h(x)=θ0+θ1*x, 记Cost Function为J(θ0,θ1) 这其实就是一... 一、线性回归 线性回归无非就是训练得到线性函数的参数来回归出一个线性模型，学习《最优化方法》时中的最小二乘问题就是线性回归的问题。 关于线性回归，ng老师的视频里有讲，也可以看此博客单参数线性回归。简要说一下线性回归的原理。 假设拟合直线为h(x)=θ0+θ1*x, 记Cost Function为J(θ0,θ1) 这其实就是一...
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- Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI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，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。 Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN， ... Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI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，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。 Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN， ...
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- MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布ππ, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵PP。而只要解决这个问题，我们就可以找到一种通用... MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布ππ, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵PP。而只要解决这个问题，我们就可以找到一种通用...
- Transfer Learning ■ http://www.cse.ust.hk/TL/，包括经典的论文以及附带有源码，... Transfer Learning ■ http://www.cse.ust.hk/TL/，包括经典的论文以及附带有源码，...
- 在强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中，我们讨论了Nature DQN的算法流程，它通过使用两个相同的神经网络，以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点，文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法（以下简称DDQN）。 本章内容主... 在强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中，我们讨论了Nature DQN的算法流程，它通过使用两个相同的神经网络，以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点，文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法（以下简称DDQN）。 本章内容主...
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