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引言机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。

0、作者介绍陈天奇是机器学习领域著名的青年华人学者之一，本科毕业于上海交通大学ACM班，博士毕业于华盛顿大学计算机系，研究方向为大规模机器学习。

机器学习（MachineLearning,ML）：机器具有学习的能力，即让机器具备找一个函数的能力函数不同，机器学习的类别不同：回归（regression）：找到的函数的输出是一个数值或标量（scalar

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如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

要想使用自然语言处理的相关应用，第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条，这里说的词条仅限于词、标点符号和数值，但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元，比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法，这些方法不仅仅是str.split()，处理时需要把标点符号与词分开，还需要将

线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数，会涉及以下几个数学概念：标量（scalar）：定义：一个标量就是一个单数的数，不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法：我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时，会明确它们是哪种类型的数。比如，在定义实数标量时，我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“；在定义自然数标量时，我们可能会说

嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标2021年第35届人工智能顶级会议AAAI论文列表已经放出，此次会议共收到9034篇论文提交，其中有效审稿为7911篇，最终录取篇数为1692篇，录取率为21.4%

这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice，思维敏捷，非常健谈！一不留神就谈了1个多小时，意犹未尽，学到了很多东西！

代码的写法，参考来源是这本书:MachineLearningwithR,2ndEdition.pdf相关的资源我已经上传了，包括代码，数据，以及这行本书。下载链接–免积分下载。https://download.csdn.net/download/waterHBO/896756871.第一个例子，代码和过程，全部来自书上#我根据书中第三章KNN的内容来做的。#第3章，KNN,K-NearestNei

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

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Eigen是一个高性能的C++线性代数库，广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

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我关心的主要是机器学习有什么用，对未来哪些行业，领域，应用会产生变革级别的影响。为了了解这些，我感觉我首先要了解现在机器学习的主要方向，他们的主要应用，相关的主要工程工具。

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KNNK-NearestNeighbors简称为KNN，根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别，k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多，就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离，距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式，二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y

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2.数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大

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