機器學習與AI相關的資料
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基於機器學習與人工智慧的資料（資料庫+大資料）技術
該文主要介紹了資料技術的發展現狀和展望，通過對第35屆中國資料庫學術會議的內容整理以及總結而成，希望能夠給以後打算從事資料庫研發或者開發的朋友們指點迷津。本文主要內容包括：1.資料新技術簡介，2.資料質量管理（data cleaning），3.資料分析技術，4.
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——特徵選擇
本課件的主要內容如下： 上次課程回顧：尋找“真實”模型 資訊準則 貝葉斯資訊準則 關於食物過敏 特徵選擇 全基因組關聯分析 “迴歸權重”方法 搜尋評分法 評分函式的選擇 “特徵數量”懲罰
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——非線性迴歸
本課件主要內容包括： 魯棒迴歸 體育運動中的非線性級數 自適應計數/距離法 線性模型的侷限性 非線性特徵變換 一般多項式特徵(d = 1) 英文原文課件下載地址： http://page5.dfpan
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——數值優化與梯度下降
本課件主要包括以下內容： 優化簡介 上次課程回顧：線性迴歸 大規模最小二乘 尋找區域性最小值的梯度下降法 二維梯度下降 存在奇異點的最小二乘 魯棒迴歸 基於L1-範數的迴歸 L1-範數的平滑近似
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——正規方程組
本課件的主要內容包括： d維資料的梯度和臨界點 最小二乘偏導數 矩陣代數回顧 線性最小二乘 線性和二次梯度 正規方程組 最小二乘問題的不正確解 最小二乘解的非唯一性 凸函式 如何判斷函式的
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——普通最小二乘
本課件主要內容包括： 有監督學習：迴歸 示例：依賴與解釋變數 數字標籤的處理 一維線性迴歸 最小二乘目標 微分函式最小化 最小二乘解 二維最小二乘 d維最小二乘 偏微分
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——進一步討論線性分類器
本課件主要內容包括： 上次課程回顧：基於迴歸的分類方法 Hinge損失 Logistic損失 Logistic迴歸與SVMs “黑盒”分類器比較 最大餘量分類器 支援向量機 魯棒性與凸近似 非凸0-
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——線性分類器
本課件主要內容包括： 上次課程回顧：L1正則化 組合特徵選擇 線性模型與最小二乘 梯度下降與誤差函式 正則化 辨識重要郵件 基於迴歸的二元分類？ 一維判決邊界 二維判決邊界 感知器演算法
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——多元分類
本課件主要內容： 上次課程回顧：隨機梯度 無限資料的隨機梯度 詞性標註POS POS特徵 多元線性分類 題外話：多標籤分類 多元SVMs 多元Logistic迴歸 題外話：Frobenius範數
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——MLE與MAP
本課件的主要內容包括： 上次課程回顧：多元線性分類器 決策邊界形狀 識別重要電子郵件 Sigmoid函式 最大似然估計MLE 最小化負對數似然NLL 樸素貝葉斯的MLE 有監督學習的MLE Logi
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——主元分析PCA
本課件主要內容包括： 上次課程回顧：MAP估計 人類 vs. 機器感知 隱因子模型 向量量化 向量量化 vs. PCA 主元分析PCA的應用 PCA目標函式 英文原文課件下載地址： h
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——進一步討論PCA
本課件的主要內容包括： 機器學習工程師需要精通的10種演算法 上次課程回顧：隱因子模型 上次課程回顧：主元分析 上次課程回顧：PCA幾何描述 題外話：資料凝聚 PCA計算：交替最小化 PCA計算：預測 PCA
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——稀疏矩陣分解
本課件主要內容包括： 上次課程回顧：基於正交/序貫基的PCA 人眼的顏色對立 顏色對立表示法 應用：人臉檢測 特徵臉 VQ vs. PCA vs. NMF 面部表示 非負最小二乘法 稀疏性與非負最小
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——推薦系統
本課件主要內容： 上次課程回顧：隱因子模型 魯棒PCA 隱因子模型的變化形式 Netflix獎 協同過濾問題 協同過濾的矩陣分解 基於內容的濾波 vs. 協同濾波 混合方法 SVD特徵的隨機梯度
分享《機器學習與資料科學(基於R的統計學習方法)》高清中文PDF+原始碼
下載：https://pan.baidu.com/s/1Lrgtp7bnVeLoUO46qPHFJg 更多資料：http://blog.51cto.com/3215120 高清中文PDF，299頁，帶書籤目錄，文字可以複製。配套原始碼。 本書指導讀者利用R語言完成涉及機器學習的資料科學專案。作者: Da
資料預處理程式碼分享——機器學習與資料探勘
資料預處理分為6步： 第1步：匯入NumPy和Pandas庫。NumPy和Pandas是每次都要匯入的庫，其中Numpy包含了數學計算函式，Pnadas是一個用於匯入和管理資料集(Data Sets)的類庫。 第2步：匯入資料集。資料集一般都是.csv格式，csv
機器學習與Tensorflow（3）—— 機器學習及MNIST資料集分類優化
一、二次代價函式 1. 形式： 其中，C為代價函式，X表示樣本，Y表示實際值，a表示輸出值，n為樣本總數 2. 利用梯度下降法調整權值引數大小，推導過程如下圖所示： 根據結果可得，權重w和偏置b的梯度跟啟用函式的梯度成正比（即啟用函式的梯度越大，w和b的大小調整的越快，訓練速度
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——深度學習
本課件的主要內容為： 有監督訓練路線圖 關於神經網路 線性-線性模型 非線性簡介 為什麼使用Sigmoid函式？ 為什麼使用神經網路？ 大腦中的深層結構 深度學習 ML與深度學習的歷史 ImageNet挑戰 人工神經網
機器學習與資料科學決策樹指南
還在為如何抉擇而感到糾結嗎？快採用決策樹（Decision Tree）演算法幫你做出決定吧。決策樹是一類非常強大的機器學習模型，具有高度可解釋的同時，在許多工中也有很高的精度。決策樹在機器學習模型領域的特殊之處在於其資訊表示的很清楚，而不像一些機器學習方法是個黑匣子，這是因為決策樹通過訓練學到的