Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大學機器學習筆記--第一週（1.監督學習與無監督學習的介紹）
相關推薦
Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大學機器學習筆記--第一週（1.監督學習與無監督學習的介紹）
以上例子中，總共有兩個特徵，即病人年齡和腫瘤大小。在別的ML問題中，經常會用到更多特徵，別人在研究這個問題時， 通常使用如下這些特徵：比如腫瘤的厚度，腫瘤細胞大小和形狀的一致性等等。 真正對於一些學習問題，用到的不只是三五個特徵，經常要用到無數多個特徵，非常多的屬性。所以，你的學習演算法要利用很多的屬性或特徵
Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大學機器學習筆記--第二週（1.多元線性迴歸及多元線性迴歸的梯度下降）
一.Multivariate Linear regression(多元線性迴歸) 現在起將開始介紹一種新的更為有效的線性迴歸形式。這種形式適用於多個變數或者多特徵量的情況。 在之前學習過的線性迴歸中
《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》讀書筆記 第一章 機器學習概覽
一、機器學習概覽 為什麼使用機器學習？ 機器學習善於： 需要進行大量手工調整或需要擁有長串規則才能解決的問題：機器學習演算法通常可以簡化程式碼、提高效能。 問題複雜，傳統方法難以解決：最好的機器學習方法可以找到解決方案。 環境有波動：機器學習演算法可以適
《算法導論》學習筆記第一章（算法在計算中的作用）
out sep round 第一章 about win knowledge mode owin 第一章主要講了一些概念，什麽是算法，為什麽算法值得研究。 印象比較深的是章節的最後一句，是否具有算法知識與技術的堅實基礎是區分真正熟練的程序員與初學者的一個特征。使用現代
軟考網路規劃設計師教程學習筆記第一章（一）
第1章計算機網路原理 1．1計算機網路概論（P1－10） 1、定義與應用 計算機網路是一個將分散的、具有獨立功能的計算機系統，通過通訊裝置與線路連線起來，由功能完善的軟體實現資源共享的系統。 計算機網路的幾個應用方向：對分散的資訊進行集中、實時處理；共享資源；電子化辦公與服務
我的python自動化學習筆記-第一篇（介面測試）
學習的介面測試工具postman、jmeter 在介面測試之前，我們要獲得介面文件。介面文件會告訴我們： url 請求方式 請求引數 引數的說明 url即要訪問的連結、地址 請求方式指。。。有直接向伺服器獲取資料的請求方式（get）。有的要輸入一些資料，才能向伺服器獲取資料（post），
Swift 3學習筆記第一篇（語法概覽）
1.簡單值 let 宣告常量，var 宣告變數,在變數名後面跟上:型別 來顯示宣告，不跟的話編譯器會根據型別自動做出型別判斷 /* * 1.宣告 */ //: 隱身宣告 let interN
機器學習筆記——第一週
一、監督學習（Supervised Learning） 監督學習：給學習演算法一個數據集，這個資料集中包含“正確答案”。 迴歸（Regression）：試著推出一系列連續值的屬性。舉例：房價問題。給定一系列房子的資料（房子大小以及它的實際售價），然後通過運用學習演算法，算出我們需要得到的正確答案。
斯坦福大學機器學習筆記——異常檢測演算法（高斯分佈、多元高斯分佈、異常檢測演算法）
異常檢測問題介紹： 異常檢測演算法主要用於無監督學習問題，但從某種角度看它又類似於一種有監督學習的問題，下面我們從一個例子中簡單介紹一下什麼是異常檢測問題。 比如我們有一個飛機引擎製造商，對於一個新造出的飛機引擎我們想判斷這個引擎是不是異常的。 假如我們有
吳恩達斯坦福大學機器學習 CS229 課程學習筆記（一）
說到機器學習總繞不過幾個鼎鼎大名的人物，他們都創造了不少的機器學習資料，斯坦福吳恩達Andrew Ng的公開課CS229；Google李飛飛的CS231、周志華的、李航的《統計學習方法》、林軒田的《機器學習基石》、Peter Harringtond 的《機器學習實戰》、周志華
斯坦福大學機器學習——誤差理論（Error Theory）
一、偏倚（bias）和方差(variance) 在討論線性迴歸時，我們用一次線性函式對訓練樣本進行擬合（如圖1所示）；然而，我們可以通過二次多項式函式對訓練樣本進行擬合（如圖2所示），函式對樣本的擬合程式看上去更“好”；當我們利用五次多項式函式對樣本進行擬合（如圖3所示），
斯坦福大學機器學習筆記——聚類（k-均值聚類演算法、損失函式、初始化、聚類數目的選擇）
上面的部落格的演算法都是有監督學習的演算法，即對於每個資料我們都有該資料對應的標籤，資料集的形式如下： 而今天我們學習的演算法是一種無監督學習的演算法——聚類，該演算法中的每個資料沒有標籤，資料集的形式如下： K-均值聚類 k-均值聚類是一種最常見
斯坦福大學機器學習——交叉驗證（Cross Validation）
假設我們需要從某些候選模型中選擇最適合某個學習問題的模型，我們該如何選擇？以多元迴歸模型為例：，應該如何確定k的大小，使得該模型對解決相應的分類問題最為有效？如何在偏倚（bias）和方差（variance）之間尋求最佳的平衡點？更進一步，我們同樣需要知道如何在加權迴歸模型中
斯坦福大學機器學習筆記——推薦系統（協同過濾、低秩分解、推薦系統）
這個部落格讓我們來討論一下推薦系統，首先我們來討論一下為什麼學習推薦系統： 1. 推薦系統是機器學習中的一個重要應用，它已經用於很多企業中，比如淘寶、今日頭條、亞馬遜等。它們會根據你的瀏覽記錄，當你再
斯坦福大學機器學習筆記——多變數的線性迴歸以及梯度下降法注意事項（內有程式碼）
在前面部落格中介紹了單變數線性迴歸的實現過程，本文將介紹多變數線性迴歸演算法。 兩者的對比如下： 1.資料方面的差異： 單變數線性迴歸資料： 多變數線性迴歸資料： 對於單變數線性迴歸來說，只有一個特徵（房子的大小），而對於多變數線性特徵迴歸特徵
斯坦福大學機器學習筆記——單變數的線性迴歸以及損失函式和梯度下降法（包含程式碼）
迴歸問題： 所謂的迴歸問題就是給定的資料集，且每個資料集中的每個樣例都有其正確的答案，通過給定的資料集進行擬合，找到一條能夠最好代表該資料集的曲線，然後對於給定的一個樣本，能夠預測出該樣本的答案（對於迴歸問題來說，最終的輸出結果是一個連續的數值）。比如
斯坦福大學機器學習筆記——機器學習系統設計（誤差分析、查全率和查準率、F1值）
這次部落格我們主要討論機器學習系統設計的主要問題，以及怎樣巧妙的構建一個複雜的機器學習系統。 我們先用一個例子引入機器學習系統的設計： 以一個垃圾郵件分類器演算法為例： 對於該問題，我們首先要做的是怎樣選擇並且表達特徵向量x。我們可以選擇100個詞所構
斯坦福大學自然語言處理第一課 “引言（introduction）”
斯坦福大學自然語言處理第一課“引言（introduction）” 1.課程介紹 斯坦福大學於2012年3月在Coursera啟動了線上自然語言處理課程，由NLP領域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授課： https://
課程一(Neural Networks and Deep Learning)，第一週（Introduction to Deep Learning）—— 0、學習目標
1. Understand the major trends driving the rise of deep learning. 2. Be able to explain how deep learning is applied to supervised learning. 3. Unde
吳恩達老師機器學習筆記異常檢測（一）
明天就要開組會了，天天在辦公室划水都不知道講啥。。。 今天開始異常檢測的學習，同樣程式碼比較簡單一點 異常檢測的原理就是假設樣本的個特徵值都呈高斯分佈，選擇分佈較離散的樣本的作為異常值。這裡主要注意的是通過交叉驗證對閾值的選擇和F1score的應用。 原始資料： 程式碼如下：