机器学习理论第5页

大数据暑期学校心得体会

7月16日上午，王立威教授做了《机器学习理论》的报告。听完王老师的报告，奥卡姆剃刀这个哲学思想使我对机器学习的研究有了新的认识。

CV小公举·2020-07-06 17:31

机器学习数学基础

机器学习理论篇1：机器学习的数学基础一、概述我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科

我打打江南走过过·2020-07-06 16:08

一书吃透机器学习！新版《机器学习基础》来了，教材PDF、PPT可下载 | 资源

有Reddit网友评论，这部教材足够扎实、内容足够基础，学机器学习理论，熟读这本书就足

量子位·2020-07-06 10:09

读后感：微软首席数据科学家谢梁的AI故事

诚然，现在的机器学习理论和算

wlgcsql·2020-07-06 07:58

如何评价周志华老师的新书《机器学习理论导引》“宝箱书”？

文章目录1.背景2.闲谈1.背景最近看到了周志华老师出了新书《机器学习理论导引》，我抱着不能错过的心态买来看了一看，发现新书与以前看过的机器学习方面的书所讲述的内容完全不一样，于是想写一篇笔记记录一下。

Curren.wong·2020-07-05 08:24

机器学习理论导引读书笔记第一章预备知识

第一章预备知识文章目录第一章预备知识1.1函数的性质1.3最优化基础1.4支持向量机非线性求解维度扩张软间隔1.1函数的性质对于集合而言:集合中任意两点的连线完全在集合之中,说明这个集合是凸集.对于函数而言:若函数上任意两点的连线均在函数图像上方,说明该函数是凸函数,函数会有极小值.若函数上任意两点的连线均在函数图像下方,说明该函数是凹函数,函数会有极大值.1.3最优化基础0梯度条件(寻找局部最小

DL路人甲·2020-07-05 03:02

从集成学习到模型的偏差和方差的理解

模型的偏差和方差的权衡和讨论其实是贯穿在整个机器学习理论当中的。机器学习的每一个算法或者模型都有对这两方面的判断和取舍。

Orange先生·2020-07-05 01:21

机器学习理论笔记（4）

高纬度的局部方法高维的数据相比于低纬度的来说，多了很多麻烦。s首先，高维取样中，同样比例的邻域往往需要边长较长的取样。为了方便分析，我们假设是在p维单位超立方体中取样。如图，取一个占整个单位体积比例为rr的样本，那么取样边长就是ep(r)=r1pep(r)=r1p那么如果样本空间维度是10，取样大小占总样本的1%，那么每一条边的平均取样边长度就是e10(0.01)≈0.63e10(0.01)≈0.

江河湖海times·2020-07-04 19:39

机器学习理论篇之激活函数优劣比较

激活函数的作用：为了增加神经网络模型的非线性，将一个很大范围的实数，映射到一个很小的范围之内。为什么引入非线性激励函数？如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作

NFMSR·2020-07-04 07:45

初解西瓜书--序言

初解西瓜书–序言周志华教授的《机器学习》作为机器学习领域入门的书籍，深受广大学子之喜爱，也引导着我入门机器学习，作为萌新今天开启西瓜书的学习之路，初步了解机器学习理论。

Lxs290598477·2020-07-04 06:29

机器学习导论--1.机器学习理论基础详解

机器学习理论基础详解一.大数据时代究竟改变了什么二.大数据的4V特征三.大数据架构1.要明确的2.项目描述--以电信日志分析为例3.大数据架构--以电信日志分析为例4.大数据架构--医疗四.人工智能1.

xianglingliwei·2020-07-04 06:41

深度学习基础概念（一）（科普入门）

1、深度学习（DeepLearning）：是建立在计算机神经网络理论和机器学习理论上的系统科学，它使用建立在复杂的机器结构上的多处理层，结合非线性转换方法算法，对高层复杂数据模型进行抽象。

秦皓楠Howard_XDU·2020-07-04 05:28

面试宝典

机器学习理论类：1.写出全概率公式&贝叶斯公式2.模型训练为什么要引入偏差(bias)和方差(variance)？

Yoline777·2020-07-02 13:27

实例详解机器学习如何解决问题

不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。

美团技术团队·2020-07-02 12:17

《机器学习理论基础》

这篇博文介绍了机器学习的理论基础，主要内容如下：模型过拟合和欠拟合模型成本及成本函数的含义评价一个模型好坏的标准学习曲线，以及用学习曲线来对模型进行诊断算法模型性能优化查准率和召回率第一部分：过拟合和欠拟合过拟合是指能很好地拟合训练样本，但对新数据的预测准确性很差。欠拟合是指模型不能很好地拟合训练样本，且对新数据的预测准确性也不好。先来看一个简单的例子，生成一个20个点训练样本：%matplotl

欧阳磊·2020-07-02 11:25

每日学习情况打卡帖

——四月底代码基本功（leetcode，算法（第四版），剑指offer等），项目（python，kaggle），机器学习理论与实现（吴恩达视频，周志华书，机器学习实战），Hadoop，数据库（小书和大书

bluesweater07·2020-07-01 18:38

第903期机器学习日报(2017-03-09)

FacebookMessenger聊天机器人@ChatbotsChina(TensorFlow)点云(PointCloud)分类、分割、场景语义理解统一框架PointNet@爱可可-爱生活北京大学王立威教授：机器学习理论的回顾与展望

机器学习日报·2020-07-01 16:54

马腾宇：高效、可靠、可理解的深度学习

他目前在斯坦福大学计算机科学系与统计学系担任助理教授，专注于机器学习理论和

Robin.ly·2020-07-01 13:35

机器学习理论篇之CNN 卷积神经网络

CNN卷积神经网络一.定义卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，对于大型图像处理有出色表现。[1]它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一

NFMSR·2020-07-01 12:13

重磅 | ICML 2017 开幕，华人再获最佳论文奖（附历届引用量最高论文解读）

AI科技大本营·2020-07-01 10:48

kaggle实战之房价预测，了解一下？

在学习完各种高大上的机器学习理论知识（线性回归、逻辑回归、分类决策树、随机森林等等）之后，也许你会问这玩意儿到底有什么用？？也许你已经按捺不住想自己好奇的心，想找到实际的数据练练手？？

grantpole·2020-07-01 03:38

2017-2018 学习总结

2017.09-2018.02初步了解自然语言处理：1.学习周志华的《机器学习》西瓜书和宗成庆的《统计自然语言处理》2.了解机器学习理论知识，由于概率统计等知识点都不太理解，耗费一部分时间补充概率论的相关知识

bineleanor·2020-06-30 11:40

大数据学习之路（持续更新中...）

目前正在结合机器学习理论学习MLlib源码前言在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。

xing halo·2020-06-30 02:55

【强烈推荐】Github star 10K+，周志华机器学习详细公式推导！

深度学习技术前沿·2020-06-29 17:56

入行机器学习，需要具备什么样的数学水平？

机器学习理论是横跨统计、概率、计算机科学和算法等相

人工智能和大数据时代·2020-06-29 08:57

夜光带你走进python开发（云端系统）一

正文：青年苦涩一笑，以Python为工具，从数据处理入手、兼顾移动互联和系统设计能力，了解机器学习理论，重点掌握机器学习应用方法，朝着人工智能方向前进是当下信息技术产业可见的技术选择，未来5-10年，将是以数据分析为核心的当代人工智能逐步应用的重要时期

GeniusTeam-夜光·2020-06-29 02:28

机器学习笔记——统计学习方法概论(一)

机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

weixin_40426830·2020-06-28 23:22

数据初探

诚然，人工智能确实是基于非常复杂的数学理论，但目前主流的智能算法其实是基于几十年前就已经公开发表的各种机器学习理论，之所以人工智能在最近几年爆发，并不是智能算法有了突破，而是三十年互联网的发展制造了足够多的数据

业精于思·2020-06-28 19:26

初识机器学习-理论篇

概述本文是基于学习整理慕课网‘初识机器学习理论篇’视频教程而作。老师视频地址”http://www.imooc.com/learn/717“。在此感谢老师的讲解。

海峰-清欢·2020-06-27 07:20

送书 | 吐血整理：机器学习的30个基本概念，都在这里了（手绘图解）

（文末查看送书规则）作者：梅子行、毛鑫宇来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01空间表征在学习深奥的机器学习理论之前，首先来介绍一些机器学习中最基本的概念。

敲代码的灰太狼·2020-06-26 20:04

机器学习理论研究者要不要学编程和数据结构与算法

在我看来，是非常重要的！去年有一个数学系的博士生找到我，她发明了一份离线数据流聚类的算法，我实现代码。拿到她的公式算法流程后，听她讲了一遍，有很多问题。这个聚类算法是基于各种各样的聚类算法改的，可以看出，没什么特别的创新之处。这不用说，这是大多数算法研究的现状。不出所料，我在帮她写代码的时候，每一步都会新产生各种各样的问题。我在用C++给她实现算法，有很多细节的部分，包括是存数组的index，还是

个人练习生蔡徐坤·2020-06-26 08:08

机器学习和python学习之路技术书从入门到进阶pdf版附网盘链接(珍藏版)

不过，机器学习理论是与统计学、概率论、计算机科学、算法等方面交叉的领域，对这些技术有一个全面的数学理解对理解算法的内部工作

qq_43337774·2020-06-26 01:54

机器学习初级

机器学习理论主

yongjieM·2020-06-25 22:03

sklearn：Python语言开发的通用机器学习库

但是，要将sklearn应用于实际的项目中，只需要对机器学习理论有一个基本的掌握，就可以直接调用其API来完成各种机器学习问题。本文选自《全栈数据之门》。

博文视点·2020-06-25 14:34

深度学习笔记（0）——机器学习基本概念

本篇博客仅针对毫无机器学习理论背景的人，其他人可以直接跳过。

迷川浩浩_ZJU·2020-06-25 00:32

李嘉璇 TensorFlow技术解析与实战第一章笔记

经典机器学习理论与基础算法：已经接触过：SVM，LR，聚类，ANN，BP，PCA，过拟合，正则化...未接触：决策树，朴素贝叶斯，随机森林，协同过滤，关联性分析...掌握编程语言python：重点掌握线性代数库和矩阵操作

猫人尼塔33·2020-06-24 23:27

【Slam资料】公开课 | 博客 | 论坛

文章目录博客论坛公开课一、课程公开课机器人SLAM技术：机器学习机器学习理论机器学习实战优秀CSDN博客个人博客数学基础博客论坛公开课一、课程公开课机器人SLAM技术：泡泡机器人视频Coursera上的课程

parker_1·2020-06-24 19:25

清华MOOC_大数据机器学习_笔记_第一章概述

机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中

dgyzmyx_·2020-06-24 18:13

【用python搞机器学习与人工智能学习心得与经验】

辗转反侧，后来觉得时自己的机器学习理论基础不够，又买了李航的统计学习方法与周志华的机器学习，再结合实验室的研究方向，一步步学习与补充

Wanderist_ZK·2020-06-24 12:48

情报领域因果推理智能项目概览：以DAPAR为例

美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency），简称DARPA，提出了旨在从推进人工智能常识推理能力发展、深化机器学习理论研究和推进国防部复杂问题中应用人工智能

liuhuanyong_iscas·2020-06-24 04:44

关于卷积网络的模型融合－－－使用softmax实现

并且，从机器学习理论上来说，拿来融合的几个模型，模型间的差异越大，融合后的效果会越好。。。我用的是很low的方法，就是，我做的是图像分割嘛，也就是图像的每个像素点的分类。

jiachen0212·2020-06-23 21:23

前言及学习计划（更新）

机器学习理论学习路径参考Github高星项目。

graysu·2020-06-23 11:26

周志华领衔撰写，历时4年，宝箱书问世！文末送书

风度78·2020-06-23 07:42

机器学习理论基础学习14.2---线性动态系统-粒子滤波 particle filter

一、背景与卡曼滤波不同的是，粒子滤波假设隐变量之间（隐变量与观测变量之间）是非线性的，并且不满足高斯分布，可以是任意的关系。求解的还是和卡曼滤波一样，但由于分布不明确，所以需要用采样的方法求解。二、重要性采样（importancesampling&SIS）重要性采样（IS）需要计算p(zt|x1,...,t),t与t-1之间没有递推关系，不易求解为此引入SIS，转换成求解p(z1,...t|x1,

dili8870·2020-06-23 04:06

《统计学习方法》读书笔记——感知机

最近在研究机器学习理论的时候发现了一本好书，是李航博士的《统计学习方法》，书写得深入浅出，直白易懂，虽然不厚，但把统计学习各个方面都照顾到了，非常适合我这种机器学习方面的入门者，于是产生了一种写写读书笔记的想法

an70625625005682·2020-06-22 14:20

机器学习自学书本推荐(中文书) ---入门与基础

我现在也是正在学习机器学习，在学习的时候其实受过不少人指导的，现在机器学习非常火热，但其实机器学习理论已经有半个世纪以上的历史了，所以其实市面上很多学习的数目以及一些其他的引导方法。

ambizxzh·2020-06-22 13:39

从第一本书开始，如何成为深度学习工程师（上篇）

按机器学习理论、深度学习理论、编程语言三个方面划分，做如下书籍阅读推荐：机器学习理论深

飞桨PaddlePaddle·2020-06-22 03:02

可爱妹妹在线刷题·2020-06-22 01:00

邓仰东专栏｜机器学习的那些事儿（二）：机器学习简史

1.3.1基于深度神经网络的视觉识别1.3.2AlphaGO1.3.3IBMWaston1.4机器学习方法分类和本书组织机器学习是同计算机科学一起诞生的，图灵、冯·诺依曼、赫伯特·西蒙等计算机科学先驱同时也是机器学习理论的教父

LinkSpark·2020-06-22 00:29

吐血整理：机器学习的30个基本概念，都在这里了（手绘图解）

作者：梅子行、毛鑫宇来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01空间表征在学习深奥的机器学习理论之前，首先来介绍一些机器学习中最基本的概念。

大数据v·2020-06-21 15:30

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