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《机器学习教程》
机器学习笔记(十)机器学习(神经网络基本知识)
主要来源:视频学习网站Google
机器学习教程
遇到这类非线性问题,可以用前面学过的特征组合来建立模型;但若是遇到这类复杂的非线性问题,我们很难手动创建模型,我们需要利用神经网络让计算机自主创建模型;神经网络神经网络
CLW_计算机视觉
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2020-08-10 00:03
机器学习基础
矩阵范数与矩阵的模
我的
机器学习教程
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2020-08-08 20:38
***Data
Science***
Data
Science:统计学习
Data
Science:线性代数
简单易懂——Dijkstra算法讲解
我的
机器学习教程
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2020-08-08 00:51
***算法与编程艺术***
算法之数据结构
离散数学
算法
编程
数据结构
图
数据库原理之函数依赖、多值依赖
我的
机器学习教程
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2020-08-05 19:50
Hadoop/Spark
NoSql数据库
Mysql数据库
如何直观理解拉格朗日乘子法与KKT条件
我的
机器学习教程
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2020-08-03 22:46
Data
Science:机器学习
Data
Science:统计学习
Data
Science:数学分析
深度学习:什么是自编码器(Autoencoder)
我的
机器学习教程
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2020-08-03 11:14
Data
Science:机器学习
Data
Science:深度学习
深度学习
神经网络
机器学习
人工智能
[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机5SVM参数细节
12.支持向量机觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~吴恩达老师课程原地址参考资料斯坦福大学2014
机器学习教程
中文笔记by黄海广12.5SVM参数细节标记点选取标记点(landmark)如图所示为l(1
武科大许志伟
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2020-08-03 05:12
机器学习
机器学习基础
斯坦福大学吴恩达
机器学习教程
中文笔记——week7——支持向量机
第7周文章目录第7周@[toc]十二、支持向量机(SupportVectorMachines)12.1优化目标12.2大边界的直观理解12.3大边界分类背后的数学(选修)12.4核函数112.5核函数212.6使用支持向量机十二、支持向量机(SupportVectorMachines)12.1优化目标参考视频:12-1-OptimizationObjective(15min).mkv到目前为止,你
laiczhang
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2020-08-03 04:39
吴恩达机器学习笔记
强烈推荐10 个
机器学习教程
!(含视频链接)
今天给大家推荐10个机器学习课程清单,含课程视频。这份教程是由一名来自硅谷的计算机科学家ChipHuyen。ChipHuyen是毕业于斯坦福大学计算机科学理学学士和硕士学位,在那里她创建并教授了《TensorFlow深度学习课程》。ChipHuyen主页:https://huyenchip.com/言归正传,这份机器学习课程清单由爱可可老师整理和搬运,并强烈推荐!下面逐一介绍。1、《Probabi
风度78
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2020-08-02 23:16
机器学习教程
之 支持向量机: 代码篇(基于SMO算法求解)
支持向量机是机器学习领域里最强的几种分类器之一,被广泛的运用于各种分类回归问题,如果不考虑集成学习算法以及近几年出现的深度学习算法,支持向量机的性能可以说是在学习领域具有统治地位,在一些中小型的数据集上它的性能甚至能够超过一些深度学习网络。其基本原理相当简单,但是模型的求解和优化却十分复杂,很难描述清楚,这里我会一步一步,尽我所能分章节的将它总结完善##模型篇·支持向量机:模型篇1–支持向量与间隔
Liangjun_Feng
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2020-08-02 21:32
机器学习教程
数据结构与算法(一):线性表、栈、树(二叉树,AVL树)、图
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机器学习教程
「美团」算法工程师带你入门机器学习以及「三分钟系列」数据结构与算法已经开始更新了,欢迎大家订阅~这篇专栏整合了这几年的算法知识,简单易懂,也将是我实体书的BLOG版。
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2020-07-31 22:26
***Data
Science***
编程之美:C/C++
***系统与网络***
Secondary Namenode工作机制详解
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机器学习教程
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2020-07-31 12:58
Hadoop/Spark
***大数据框架***
Deep Learning(深度学习)代码/课程/学习资料整理【持续更新】
1.DeepLearning课程(由浅入深):一个不错的中文博客:DeepLearning由浅入深.UFLDL
机器学习教程
:UFLDLTutorial.我们组的一个DeepLearning的比较全面、概括的介绍
MultiMediaGroup_USTC
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2020-07-28 14:35
Deep
Learning
最简单的中文
机器学习教程
我之前在论坛发过一些机器学习的资源,但是这些资源比较难直接下手,必须要先学高数和概率论。那么我今天就把复杂的机器学习算法,写成高中数学形式。问题:我有1000张猫的照片,1000张狗的照片,请训练一个系统,令其能够分辨猫和狗。假如每张照片的大小是32x32,那么一张照片就有1024个像素,每个像素的亮度从0到1可变。我们把这1024个像素标记为x0,x1,x2....x1023.这样,我们就用10
shikong_
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2020-07-28 11:56
AI
3分钟tips:什么是特征向量?什么是特征值?
我的
机器学习教程
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2020-07-28 08:19
Data
Science:统计学习
Data
Science:机器学习
Data
Science:线性代数
有趣的算法(七):3分钟看懂希尔排序(C语言实现)
我的
机器学习教程
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2020-07-28 08:19
编程之美:C/C++
***算法与编程艺术***
C语言入门
生成学习算法(Generative Learning algorithms)
看了一下斯坦福大学公开课:
机器学习教程
(吴恩达教授),记录了一些笔记,写出来以便以后有用到。笔记如有误,还望告知。
njit_77
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2020-07-28 04:13
机器学习
Kaggle机器学习之建模必要流程
Kaggle的
机器学习教程
中,概括了建模的几个常识或者必要流程:1.清洗好数据,得到X和y。2.选择合适的模型,面对未知的数据和业务需求可以先尝试不同的模型。
花花呼呼
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2020-07-28 01:59
数据分析与机器学习
机器学习(二)——预测房价第一篇
写在前面:本学习基于慕课网的
机器学习教程
,相关的视频可以到慕课网查看。1.线性回归这是一个很简单很简单的一个模型,就是一个线性方程,其有斜率w1以及截距w0。
QuinnChuh
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2020-07-27 17:54
机器学习
Kaggle
机器学习教程
(一):模型的工作原理以及使用方法
机器学习系列教程:https://www.xugj520.cn/category/ML/机器学习准备工作:Pandas使用入门:https://www.xugj520.cn/archives/pandas.html简介讲师丹贝克尔数据科学家Dan为财富100强中的6家公司提供数据科学咨询服务,并为Keras提供深度学习方面的帮助。他拥有计量经济学博士学位。我们首先概述机器学习模型如何工作以及如何使
高效码农
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2020-07-27 14:38
机器学习
无法添加外键约束的原因(cannot add foreign key constraint)
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机器学习教程
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2020-07-16 07:50
NoSql数据库
Mysql数据库
***Data
Science***
机器学习教程
之pandas(一)
在Python中学习机器学习的四个步骤1、首先你要使用书籍、课程、视频来学习Python的基础知识2、然后你必需掌握不同的模块,比如Pandas、Numpy、Matplotlib、NLP(自然语言处理),来处理、清理、绘图和理解数据。3、接着你必需能够从网页抓取数据,无论是通过网站API,还是网页抓取模块BeautifulSoap。通过网页抓取可以收集数据,应用于机器学习算法。4、最后一步,你必需
Gacern
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2020-07-15 19:03
[斯坦福大学2014
机器学习教程
笔记]第六章-决策界限(decision boundary)
这一节主要介绍的是决策界限(decisionboundary)的概念,这个概念可以帮组我们更好地理解逻辑回归的假设函数在计算什么。首先回忆一下上次写的公式。现在让我们进一步了解这个假设函数在什么时候会将y预测为1,什么时候会将y预测为0。并且更好地理解假设函数的形状,特别是当我们的数据有多个特征值时。具体地说,这个假设函数输出的是给定x和参数θ时,y=1的估计概率。所以,如果我们想预测y=1还是等
不爱学习的Shirley
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2020-07-15 17:00
有趣的算法(五):一文读懂二叉搜索树的插入、删除
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机器学习教程
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2020-07-14 19:16
***算法与编程艺术***
算法之数据结构
滑动平均法、滑动平均模型法(Moving average,MA)
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2020-07-14 19:15
***Data
Science***
Data
Science:统计学习
Data
Science:数据挖掘
斯坦福大学吴恩达
机器学习教程
中文笔记——week6——应用机器学习的建议,机器学习系统的设计
第6周文章目录第6周@[toc]十、应用机器学习的建议(AdviceforApplyingMachineLearning)10.1决定下一步做什么10.2评估一个假设10.3模型选择和交叉验证集10.4诊断偏差和方差10.5正则化和偏差/方差10.6学习曲线10.7决定下一步做什么十一、机器学习系统的设计(MachineLearningSystemDesign)11.1首先要做什么11.2误差分析
laiczhang
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2020-07-13 12:20
吴恩达机器学习笔记
3分钟Tips:用大白话告诉你什么是低耦合|高内聚
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2020-07-11 19:26
***系统与网络***
***算法与编程艺术***
深度学习中为什么要使用多于一个epoch?
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2020-07-11 19:26
Data
Science:深度学习
Data
Science:图像识别
机器学习教程
汇总
本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为What和How两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下:What概念机器学习基础深度模型基础强化学习基础数学How致初学者课程算法实现机器学习基础实现深度网络基础实现计算机视觉实现自然语言处理实现强化学习实现深度学习框架工具方法云端边缘设备硬件吃喝玩乐撸撸猫Money,Money,MoneyWhat概念1.机器学习基础一文读懂机器学习、数据科学、
hellozhxy
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2020-07-11 07:35
机器学习
机器学习教程
之 半监督学习 Tri-training方法 (论文、数据集、代码)
最近因为项目需要研究了一下半监督学习,稍经了解以后发现当存在大量未标签数据时,这确实是一种非常好用的方法,可以很好的提升分类精度。这里介绍一下周志华教授的Tri-triaining方法,在实现上非常的简单好用,在文末会有代码、数据集的链接原文在这里Tri-training:exploitingunlabeleddatausingthreeclassifiers博主关于图神经网络的文章DeepLea
Liangjun_Feng
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2020-07-10 22:37
机器学习教程
半监督学习
semi-supervised
learning
tri-training
代码
数据集
机器学习教程
之 半监督学习 基于图正则项的半监督极限学习机
我之前介绍过的半监督学习方法包括基于分歧的半监督学习方法
机器学习教程
之半监督学习Tri-training方法(论文、数据集、代码)
机器学习教程
之半监督学习Co-training协同训练(论文、算法、数据集
Liangjun_Feng
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2020-07-10 16:45
机器学习教程
机器学习教程
之 半监督学习 Coreg 协同回归算法 (论文、算法、数据集、代码)
关于半监督学习基于分歧的半监督学习方法
机器学习教程
之半监督学习Tri-training方法(论文、数
Liangjun_Feng
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2020-07-10 16:45
机器学习教程
机器学习教程
之 半监督学习 Co-training 协同训练 (论文、算法、数据集、代码)
这篇博客介绍的是一篇用于半监督分类问题的方法:协同训练Co-training,A.BlumandT.Mitchell,“Combininglabeledandunlabeleddatawithco-training,”inProc.ofthe11thAnnualConf.onComputationalLearningTheory,1998.,这算是半监督领域里面始祖级的论文了,是1998年两位CM
Liangjun_Feng
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2020-07-10 16:13
机器学习教程
VMware安装Linux时'Operating System Not Found'的解决方法
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2020-07-08 00:15
***系统与网络***
系统:Linux与Shell
Linux私房菜
机器学习教程
之9-SVM的sklearn实现
0.概述优点:支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)本质上是非线性方法,在样本量较少的时候,容易抓住数据和特征之间的非线性关系(相比线性分类方法如逻辑回归),因此可以解决非线性问题、可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题、可以提高泛化性能、可以解决高维问题。缺点:SVM对缺失数据敏感,对非线性问题没有通用解决方案,必须谨慎选择核函数来处理,计算复杂度高。支持向量机(sup
豆-Metcalf
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2020-07-05 15:59
机器学习
Python
机器学习的sklearn实现
Python生成器中的send()与next()方法解析
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2020-07-05 07:51
编程之美:Python
如何在Python中实现尾递归优化
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2020-07-05 07:51
编程之美:Python
C语言:判断回文字符串的两种简单方法
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2020-07-05 07:50
***Data
Science***
编程之美:C/C++
***算法与编程艺术***
监督学习的分类:判别/生成模型,概率/非概率模型、参数/非参数模型
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2020-07-05 07:50
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Science:统计学习
Data
Science:机器学习
Data
Science:数据挖掘
有趣的算法(四)最通俗易懂的KMP算法解析
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2020-07-05 07:50
***算法与编程艺术***
算法之数据结构
编程之美:C/C++
贝叶斯分类与贝叶斯网络
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2020-07-05 07:50
Data
Science:统计学习
Data
Science:数据挖掘
***Data
Science***
一文读懂OSI七层模型与TCP/IP四层的区别/联系
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2020-07-04 01:00
***系统与网络***
网络:TCP/IP协议
200种
机器学习教程
汇总!
摘要:不吹不黑,绝对史上最全的机器学习学习材料!本文包含了迄今为止大家公认的最佳教程内容。它绝不是网上每个ML相关教程的详尽列表,而是经过精挑细选而成的,毕竟网上的东西并不全是好的。作者汇总的目标是为了补充我即将出版的新书,为它寻找在机器学习和NLP领域中找到的最佳教程。通过这些最佳教程的汇总,我可以快速的找到我想要得到的教程。从而避免了阅读更广泛覆盖范围的书籍章节和苦恼的研究论文,你也许知道,当
云栖社区v
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2020-07-01 23:59
文科生都能看懂的
机器学习教程
:梯度下降、线性回归、逻辑回归(附动图解释)...
来源:新智元本文约4200字,建议阅读10+分钟。本文浅显易懂的方式讲解机器学习,力求让没有理科背景的读者都能看懂。[导读]虽然在Coursera、MIT、UC伯克利上有很多机器学习的课程,包括吴恩达等专家课程已非常经典,但都是面向有一定理科背景的专业人士。本文试图将机器学习这本深奥的课程,以更加浅显易懂的方式讲出来,让没有理科背景的读者都能看懂。把复杂的东西简单化,让非专业人士也能短时间内理解,
DatapiTHU
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2020-07-01 23:13
20个最佳人工智能和机器学习YouTube频道
YouTube上的
机器学习教程
SirajRaval:人工智能学院是一个不断发展的学习社区,旨在为任何人提供免费的世界级人工智能教育。
穿越文明
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2020-07-01 05:31
机器学习系列
深度学习
Scala入门(一):直接在eclipse上安装Scala IDE
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2020-07-01 04:16
Hadoop/Spark
编程之美:Scala
什么是元编程(meta-promgramming)?
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2020-07-01 04:15
编程之美:Python
编程之美:C/C++
机器学习教程
总结
灵魂追问|教程那么多,你……看完了吗?机器之心整理参与:路雪、蒋思源2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的……教程那么多,你……看完了吗?本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为What和How两大部分,在
夏日里的猫
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2020-07-01 03:23
机器学习
机器学习中训练数据集,交叉验证数据集,测试数据集的作用
#1.简介在AndrewNg的
机器学习教程
里,会将给定的数据集分为三部分:训练数据集(trainingset)、交叉验证数据集(crossvalidationset)、测试数据集(testset)。
吴一奇
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2020-06-29 21:26
Machine
Learning
phthon学习
如果你对Python机器学习感兴趣,python
机器学习教程
哪个好?这份python
机器学习教程
分享给你。python基础教程:http://p
wongdei123321
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2020-06-29 20:38
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