CH4-李宏毅机器学习第18页

深度之眼pytorch打卡（四）| 台大李宏毅机器学习 2020作业（一）：线性回归，实现多因素作用下的PM2.5预测（Pytorch版手写+nn.Linear()）

前言这里主要是用Pytorch重新写一下李宏毅机器学习的作业一，那里主要是用pandas和numpy来实现的数据操作，这里将用Pytorch工具来写线性回归，实现多因素作用下的PM2.5预测。

意疏·2020-04-14 19:00

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-8（Backpropagation；反向传播算法）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-8（Backpropagation；反向传播算法）PDFVIDEO当我们要用gradientdescent来train一个neuralnetwork，要怎么做？

holeung·2020-04-13 13:51

李宏毅2020机器学习作业3——Convolutional Neural Network

开始之前声明：本文参考了李宏毅机器学习作业说明（需），基本上是将代码复现了一遍，说明中用的是googlecolab（由谷歌提供的免费的云平台），我用的是JupyterNotebook本文用到的资料在百度网盘自取点击下载

科研鬼才·2020-04-05 23:25

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-11（Convolutional Neural Network；卷积神经网络）

PDFVIDEO[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-11（ConvolutionalNeuralNetwork；卷积神经网络）PDFVIDEOWhyCNNforImage?CNN经常作用于图像识别。

holeung·2020-04-05 21:00

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-25（Sturctured Linear Model；结构化预测-线性模型）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-25（SturcturedLinearModel；结构化预测-线性模型）PDFVIDEOStructuredLinearModel这里写图片描述Problem1$\phi

holeung·2020-04-02 23:13

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 3-1: Gradient Descent

引言：这个系列的笔记是台大李宏毅老师机器学习的课程笔记视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes

leogoforit·2020-04-01 12:00

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 2: Where does the error come from?

视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2020-03-30 15:23

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 2: Where does the error come from?

视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2020-03-30 11:00

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-5（Classification- Probabilistic Generative Model；分类：概率生成模型）

[机器学习]李宏毅机器学习笔记-5（Classification:ProbabilisticGenerativeModel；分类：概率生成模型）Classification这里写图片描述HowtodoClassification

holeung·2020-03-27 07:25

台大李宏毅机器学习 2020作业（一）：手写线性回归，实现多因素作用下的PM2.5预测

前言李宏毅2020机器学习的第一个作业是做PM2.5预测，模型用线性回归（linearregression），优化方法用梯度下降（gradientdescent），要求手写。老师给了训练集（trainingset）和测试集（testingset）和参考代码，本文是在Pycharm上的实现的，pycharm上的环境搭建见另一篇博客，这个课程后期也用Pytorch。需要完整pycharm工程代码、数据

意疏·2020-03-24 19:19

机器学习 —— 李宏毅机器学习笔记（六）—— 逻辑回归

逻辑回归上一篇博客，分析了生成模型+贝叶斯概率公式对分类问题进行求解的过程，实际上就是在寻找参数w和b的过程，这次介绍的逻辑回归算法直接对参数w和b进行求解，不考虑数据的生成模型。首先，对于逻辑回归，我们的定义是：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。这里面其实包含了5个点，1：逻辑回归的假设2：逻辑回归的损失函数3：逻辑回归的

ProQianXiao·2020-03-23 11:03

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 1: ML Lecture 1: Regression - Demo

视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2020-03-21 20:00

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 1: 回归案例研究

视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2020-03-21 19:00

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 1: 回归案例研究

视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2020-03-21 19:06

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-23（Support Vector Machine；支持向量机）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-23（SupportVectorMachine；支持向量机）PDFVIDEOSupportVectorMachineOutline这里写图片描述HingeLossBinaryClassification

holeung·2020-03-21 17:12

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning?

视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2020-03-21 01:48

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning?

视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2020-03-21 01:00

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning

视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2020-03-21 00:47

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning

视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2020-03-21 00:00

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-6 （Classification: Logistic Regression；逻辑回归）

PDFVIDEO[机器学习]李宏毅机器学习笔记-6（Classification:LogisticRegression；Logistic回归）PDFVIDEOThreestepsStep1:FunctionSet

holeung·2020-03-20 14:55

《Node + Express 快速搭建网站》学习笔记-7删除功能及项目生成配置文件

4-1删除功能及项目生成配置文件ch4-删除功能及项目生成配置文件修改项目结构静态文件目前存储在bower_components下面，但是与自定义静态文件不便于集中管理。

张大侠·2020-03-16 23:48

李宏毅机器学习课程（2020）之课程简介

课程简介这一节主要是课程介绍，感觉放一张图就能囊括本章所有内容这里主要想提出5类，1、监督：训练、测试集合独立同分布，分类或者回归问题2、非监督：自编码3、训练、测试集合不同分布：DomainAdversarialLearning4、前沿研究：可解释性AI、恶意攻击、网络压缩5、自学习能力：MetaLearning、Life-longLearning、ReinforcementLearningRe

禅心001·2020-03-12 10:09

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-10 （Tips for Deep Learning；深度学习小贴士）

PDFVIDEO[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-10（TipsforDeepLearning；深度学习小贴士）PDFVIDEORecipeofDeepLearning这里写图片描述这里写图片描述在trainingdata

holeung·2020-03-11 07:43

机器学习 —— 李宏毅机器学习笔记（三）—— 偏差和方差

偏差和方差这篇博客介绍机器学习中误差（error）的来源，知道我们的模型中产生的误差来自于哪一部分，才能更好地进行模型的调整。一般来说，误差的来源有两部分：偏差（bias）和方差（variance）。偏差和方差——用来衡量模型泛化能力的工具，所以我的理解是在测试集上面根据偏差和方差来对模型进行一个评估。回顾之前回归问题中的例子，简单模型对于数据的拟合能力比较差，在训练集和测试集上面效果均不好；但同

ProQianXiao·2020-03-10 22:00

刻意练习 CH4-上

Chapter4TheGoldStandardAHighlyDevelopedFieldTheChallengeOfTheViolinGoodVersusBetterVersusBestThePrinciplesOfDeliberatePracticeApplyingThePrinciplesOfDeliberatePracticeNo,TheTen-Thousand-HourRuleIsn'tR

UUfighting·2020-03-08 22:47

台大李宏毅机器学习公开课2020版登陆B站

课程简介：真正大师的课程往往都是免费的，诸如吴恩达，李飞飞等。不过大家应该对李宏毅老师也不陌生吧？很多机器学习初学者，首选李宏毅老师。毕竟中文授课，而且他讲课通俗易懂、课程案例生动有趣（还记得宝可梦和帝国时代）。近期，他的《机器学习2020》上线了，相比MachineLearning(2019,Spring)新增了可解释性机器学习、对抗攻击、网络压缩等内容。课程资料链接：http://speech

jpld·2020-03-08 20:00

机器学习 —— 李宏毅机器学习笔记（二）—— 回归问题

回归问题机器学习笔记的第二篇博客，来介绍机器学习中最基础的回归任务，上一篇博客中有提到回归任务和分类任务的差别在于，回归任务中模型的输出是一个具体的数值，而分类任务中模型的输出是某一类别。其实，许多问题我们都可以视为回归问题：例如：根据股票市场的历史数据预测明天的股票走势；自动驾驶中根据传感器获取的信息输出方向盘的转动角度；推荐系统中，输入用户和商品的特征，模型输出一个[0,1]之间的数值，表示购

ProQianXiao·2020-03-06 18:18

机器学习 —— 李宏毅机器学习笔记（一）—— 机器学习介绍

专栏开篇：如今AI大放异彩，有人称其为“第四次工业革命”，人工智能的概念和应用已经逐渐渗入我们的生活，其中机器学习作为人工智能领域的关键技术，获得了越来越多的关注。开此专栏记录自己学习机器学习的过程，也借写博客的方式督促自己的学习，目前的规划是首先学习李宏毅老师的机器学习视频课程，之后进行机器学习实战项目的学习，所以本专栏前半部分以基础知识为主，后半部分以具体项目为主，也希望大家可以留言多多交流，

ProQianXiao·2020-03-03 16:12

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-24（introduction of Structured Learning;结构化学习介绍）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-24（introductionofStructuredLearning;结构化学习介绍）PDFVIDEOintroductionofStructuredLearning

holeung·2020-02-11 01:25

李宏毅机器学习（十七）semi-supervised learning半监督学习

什么是半监督学习呢，我们都知道有监督学习是数据都有特征和标签，而半监督的数据除了R部分有标签的，还有U部分无标签但是有特征的。半监督学习也分为transductivelearning和inductivelearning，前者是训练时已知测试数据的学习，而后者是训练好后，拿去训练未知的测试集插图1我们假设要做猫狗的分类，我们可以根据不同颜色，直接选择边界来分类插图2假设我们多了一些未标记的灰色点，形

塔利班头子·2020-02-09 01:01

我是如何拿到第一个算法实习offer的？

下面开始吹水……image.png二、学习过程1.理论基础课本：《机器学习》、《概率论与数理统计》视频：吴恩达机器学习、吴恩达深度学习、李宏毅机器学习、机器学习-白板推导2.代码能力课本：《机器学习实战

Swifer·2020-02-07 08:41

CS224n作业1-word2vector（纯手工）与CS20第四课（tensorflow）

参考资料：CS224N:Assignment#1CS224n笔记2词的向量表示：word2vecCS224n异闻录（一）李宏毅机器学习25.14UnsupervisedLearning-WordEmbe

抬头挺胸才算活着·2020-02-07 01:40

终于理解PCA了！感谢李宏毅老师

参考资料：李宏毅机器学习24.13UnsupervisedLearning-LinearMe(Av10590361,P24).Flv在之前的学习中，我看到很多很好的解释，但是在数学的推导上还存在一些漏洞

抬头挺胸才算活着·2020-02-06 09:35

【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression）

【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression）【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？

qqqeeevvv·2020-02-02 17:28

李宏毅机器学习入门学习笔记（六） Brief Introduction of Deep Learning

本文主要学习深度学习的一些基础知识，了解入门背景深度学习的发展趋势下图是Google使用深度学习的项目变化趋势：image深度学习的发展史回顾一下deeplearning的历史：1958:Perceptron(linearmodel)1969:Perceptronhaslimitation1980s:Multi-layerperceptronDonothavesignificantdifferen

Spareribs·2020-01-06 08:09

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-19 （Deep Generative Model-part 2：深度生成模型-part 2）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-19（DeepGenerativeModel-part2：深度生成模型-part2）PDFVIDEOWhyVAE?

holeung·2020-01-01 22:10

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-3 （Gradient Descent ；梯度下降）

PDFVIEDO[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-3（GradientDescent；梯度下降）PDFVIEDOReview这里写图片描述这里写图片描述梯度下降的三个小贴士Tip1Tuningyourlearningrates

holeung·2020-01-01 10:56

《李宏毅机器学习完整笔记》发布，Datawhale开源项目LeeML-Notes

【导读】关于机器学习的学习资料从经典书籍、免费公开课到开源项目应有尽有，可谓是太丰富啦，给学习者提供了极大的便利。但网上比比皆是的学习资料大部分都是英文材料，这可难倒了英语不好的学习者，单词不认识，理解不到位。小编不禁想问：就真的就没办法了嘛。其实也不尽然，中文还是有一些不错的学习资料的，像周志华老师的西瓜书，李航老师的统计学习方法等等都是相当经典的学习资料。今天的主角LeeML-Notes也是和

ApacheCN_飞龙·2019-12-31 14:46

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-15 （Unsupervised Learning: Word Embedding；无监督学习：词嵌入）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-15（UnsupervisedLearning:WordEmbedding；无监督学习：词嵌入）PDFVIDEOWordEmbeddingWordEmbedding是前面讲到的

holeung·2019-12-29 21:40

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-33 (Recurrent Neural Network part 2;循环神经网络 part 2)

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-33(RecurrentNeuralNetworkpart2;循环神经网络part2)PDFVIDEORNNLearningTarget这里写图片描述cost就是每一个时间点的

holeung·2019-12-25 09:56

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-29 (Sequence Labeling Problem part 1;结构化预测-序列标记 part 1)

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-29(SequenceLabelingProblempart1;结构化预测-序列标记part1)PDFVIDEOSequenceLabeling这里写图片描述ExampleTaskPOStagging

holeung·2019-12-24 09:34

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-36（Ensemble part 2；集成方法 part 2）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-35（Ensemble；集成方法）PDFVIDEO上接part1EnsembleEnsembleBoostingAdaBoostAlgorithmforAdaBoost

holeung·2019-12-18 12:17

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-34 (Recurrent Neural Network part 3;循环神经网络 part 3)

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-34(RecurrentNeuralNetworkpart3;循环神经网络part3)PDFVIDEO上接part2RNNBeyondSequence那么这种sequencetosequence

holeung·2019-12-16 14:16

李宏毅机器学习入门学习笔记（七） Backpropagation

@[toc]文章说明反向传播（Backpropagation）算法是怎么让神经网络（neuralnetwork）变的有效率的。背景梯度下降（GradientDescent）在这里插入图片描述反向传播（Backpropagation）并不是和梯度下降（Gradientdescent）不同的一个方法。他只是一个比较有效率的演算法，让你在计算梯度向量的时候比较有效率把结果计算出来。链式法则（ChainR

Spareribs·2019-12-15 15:45

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-35（Ensemble part 1；集成方法 part 1）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-35（Ensemble；集成方法）PDFVIDEOEnsemble俗称打群架，想要得到很好的performance，基本都要用这一手。

holeung·2019-12-14 07:12

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-31 (Sequence Labeling Problem part 3 ;结构化预测-序列标记 part 3)

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-31(SequenceLabelingProblempart3;结构化预测-序列标记part3)PDFVIDEO上接part1SequenceLabelingProblemOutline

holeung·2019-12-12 08:08

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-32 (Recurrent Neural Network part 1;循环神经网络 part 1)

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-32(RecurrentNeuralNetworkpart1;循环神经网络part1)PDFVIDEORecurrentNeuralNetworkExampleApplication

holeung·2019-12-08 08:24

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[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-30(SequenceLabelingProblempart2;结构化预测-序列标记part2)PDFVIDEO上接part1SequenceLabelingProblemOutline

holeung·2019-11-29 20:45

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-28 (Structured SVM part 3 ;结构化支持向量机 part 3)

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-28(StructuredSVMpart3;结构化支持向量机part3)PDFVIDEOStructuredSVM接上篇这里写图片描述Multi-classandbinarySVM

holeung·2019-11-03 22:50

【ML】李宏毅机器学习二：Logistic Regression

我们将在分类模型基础上继续，并开始学习一种常用的分类算法——Logistic回归，逻辑回归logisticregression，虽然名字是回归，但是实际上它是处理分类问题的算法。简单的说回归问题和分类问题如下：回归问题：预测一个连续的输出。分类问题：离散输出，比如二分类问题输出0或1。逻辑回归常用于垃圾邮件分类，天气预测、疾病判断和广告投放。一、Step1:FunctionSet同样考虑一个而分类

唐维康·2019-10-29 12:31

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