machineLearning 第102页

数据降维和特征选择的区别

在machinelearning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machinelearning来解决问题的论文中经常会出现。对于这两个概念，很多初学者可能不是很清楚他们的区别。

Charles Zhu·2019-06-11 10:53

automl学习与整理2

为了降低深度学习模型的设计成本和难度、提高模型构建效率，学界提出了一个新的概念：AutomatedMachineLearning（AutoML）。

萌面女xia·2019-06-10 18:00

绪论：初识机器学习

一什么是机器学习(MachineLearning)ArthurSamuelThefieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed

繁盛天地橘·2019-06-09 21:00

吴恩达机器学习----大规模机器学习

（共18章，其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）第十七章大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)1、大型数据集的学习如果我们有

huapusi·2019-06-09 13:35

Matlab contour作图不显示的可能原因

复习Coursera上斯坦福AndrewNg的MachineLearning课程，做到week7的ex6时，发现ex6.m后两个作图出不来。ex6.m有三次作图：一次是直线边界，两次曲线。

红糖红糖·2019-06-06 11:24

Machine Learning & 概率 & 随机变量 & 概率分布 & 事件的独立性

概率于MachineLearning而言还是比较重要的,但是概率的难点在于,其不够直观,那么换一个视角,我们称之为"上帝视角",将概率转化为面积,这样便会变的直观;1.概率的定义概率,顾名思义就是某事件发生可能性的一种量化

morn___·2019-06-05 19:28

tensorflow 安装 - tensorflow - PyPI

tensorflowcpu-gpu-PyPIhttps://pypi.org/project/tensorflow/https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/TensorFlowisanopensourcemachinelearningframeworkforeveryone

ForeverStrong·2019-06-04 19:24

机器学习框架ML.NET学习笔记【8】目标检测（采用YOLO2模型）

一、概述本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用，原始代码来源于：https://github.com/dotnet/machinelearning-samples实现的功能是输入一张图片，对图片中的目标进行识别

seabluescn·2019-06-04 09:00

20189221 2018-2019-2 《密码与安全新技术专题》第七周作业

第七周作业课程：《密码与安全新技术专题》班级：201892姓名：郭开世学号：20189221上课教师：谢四江上课日期：2019年5月21日必修/选修：选修1.论文复现的学习总结ManipulatingMachineLearning

史济深·2019-06-03 23:00

【干货】推荐系统中的机器学习算法与评估实战

作者|PavelKordík编译|专知翻译|XiaowenMachineLearningforRecommendersystems — Part1(algorithms,evaluationandcoldstart

stay_foolish12·2019-06-03 14:20

机器学习的常见分类及常用算法

目录1.机器学习的概述2.机器学习系统的特点3.机器学习常见分类4.机器学习常用算法1.机器学习概述机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析

幼稚猿·2019-06-01 23:40

关于单变量高斯分布的一些数学推导

满足概率密度函数的标准化条件的推导,即推导式(1.48):2.均值的推导3.方差的推导4.均值和方差的最大似然估计推导对ChristopherM.Bishop大神的《PatternRecognitionandMachineLearning

NeutronT·2019-06-01 18:29

ML.NET 示例：目录

ML.NET示例中文版：https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn英文原版请访问：https://github.com/dotnet

feiyun0112·2019-05-28 22:00

《Machine Learning in action》- （笔记）之Logistic regression（2_实战篇）

《MachineLearninginaction》，机器学习实战（笔记）之Logisticregression使用工具-Python3.7-pycharm-anaconda-jupyternotebook

名为@☞76号的تۇ پىڭ·2019-05-28 20:14

吴恩达机器学习第七周测试和编程作业

代码：https://github.com/LiuZhe6/AndrewNGMachineLearning文章目录测验：SupportVectorMachines第一题第二题第三题第四题第五题编程作业：

一叶知秋Autumn·2019-05-28 20:18

AI(Artificial Intelligence) 和 ML(Machine Learning) 以及 DP(Deep Learning) 之间的关系到底是什么？

关于AI(ArtificialIntelligence)、ML(MachineLearning)、DP(DeepLearning)之间的关系。

arsaycode·2019-05-28 15:27

举例理解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的区别

Machinelearning机器学习是Artificialinteligence的核心，分为四类：1、Supervisedlearning监督学习是有特征（feature）和标签（label）的，即便是没有标签的

醒了的追梦人·2019-05-25 21:28

吴恩达机器学习第六周测验及编程作业和选做题

代码：https://github.com/LiuZhe6/AndrewNGMachineLearning文章目录测验1:AdviceforApplyingMachineLearning第一题第二题第三题第四题第五题编程作业

一叶知秋Autumn·2019-05-24 10:19

Gartner力推的“百页机器学习书”，“舒服”搞定概念+代码（附下载）

大数据文摘出品作者：曹培信去年十二月，一本名为《TheHundred-PageMachineLearningBook》的机器学习教程迅速走火，它由Gartner公司机器学习团队负责人、人工智能博士AndriyBurkov

BigDataDigest·2019-05-23 09:05

kaggle好文：一个框架解决几乎所有机器学习问题（2016.7.18）

www.linkedin.com/pulse/approaching-almost-any-machine-learning-problem-abhishek-thakurApproaching(Almost)AnyMachineLearningProble

走一步·2019-05-23 02:07

Machine Learning入门笔记

目录machinelearning的方式有两种事件问题分为两种：线性回归代价函数梯度下降算法梯度下降算法的技巧：技巧一技巧二注意学习率α正规方程$(X^TX)$不可逆情况分析梯度下降算法、正规方程比较正规方程的优

coffee_fighter·2019-05-23 00:13

K-means聚类分析学生成绩 Python实现

声明：本人小白，文章作为自己的学习参考资料，供大家学习交流本文referto作者：csuldw链接：https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master

LouHerGetUp·2019-05-22 22:50

非常全面的AutoML资源，看这个就够了！

为了降低深度学习模型的设计成本和难度、提高模型构建效率，学界提出了一个新的概念：AutomatedMachineLearning（AutoML）。目前AutoML这一概

AI科技大本营·2019-05-19 19:28

Python+sklearn机器学习应该了解的33个基本概念

机器学习（MachineLearning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科

dongfuguo·2019-05-19 09:44

大数据和深度学习有什么区别？

简单来说：1)深度学习(DeepLearning)只是机器学习(MachineLearning)的一种类别，一个子领域。

IT资讯科技·2019-05-18 21:39

python logging with yaml

Iwasmadeaservicewhichcanprovideasimplewaytogetbestmodel.so,ispentlotoftimetoreadsourcecodeofauto-sklearn,auto-sklearnisanautomatedmachinelearningtoolkitandadrop-inreplacementforascikit-learne

有虫子啊·2019-05-17 23:00

ASR中常用的语音特征之FBank和MFCC（原理 + Python实现）

完整JupyterNotebook链接：https://github.com/Magic-Bubble/SpeechProcessForMachineLearning/blob/master/speech_process.ipynb

MagicBubble·2019-05-17 16:50

#作业

这篇博客是AndrewNg老师的MachineLearning课程中的编程作业，作业系统做得非常完善，所以我只贴出需要自己动手写的部分，其余部分大家下载作业压缩包自行学习。

EIMadrigal·2019-05-15 23:54

#作业

这篇博客是AndrewNg老师的MachineLearning课程中的编程作业，作业系统做得非常完善，所以我只贴出需要自己动手写的部分，其余部分大家下载作业压缩包自行学习。

EIMadrigal·2019-05-15 23:54

一篇文章看懂人工智能、机器学习和深度学习

前言人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）。

我是管小亮 :)·2019-05-15 00:00

机器学习干货汇总

机器学习优质GitHub、推文资料合集，本文持续更新当下最新的MachineLearning资料，方便各位学习和查阅。

NLP_victor·2019-05-14 19:32

关于ML.NET v1.0 的发布说明

ML.NETGitHub：https://github.com/dotnet/machinelearning入门@http://dot.net/mlML.NET允许你使用C＃或F＃训练、构建和发布自定义机器学习模型

Bean.Hsiang·2019-05-13 13:00

论文笔记：ML-Leaks: Model and Data Independent Membership Inference Attacks and Defenses on Machine Learn

这篇文章是上一篇MembershipInferenceAttacksAgainstMachineLearningModels的跟踪研究，其提出了三个攻击模型，将上一篇中的模型一步步简化。

xff1994·2019-05-10 10:03

完整免费 Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 2nd

原文链接：https://juejin.im/post/5cd4d63c51882547a572f61fget.oreilly.com/ind_hands-o…Hands-onMachineLearningwithScikit-Learn

weixin_34414650·2019-05-10 01:27

【24万欧】国外人工智能计算机博士自述面试经历

所以我翻译了这篇“MyMachineLearningRese

湾区人工智能·2019-05-09 19:00

机器学习笔记之聚类 (Machine Learning -Clustering)

MachineLearning-Clustering聚类ConceptClusteringisaprocesstofindsimilaritygroupsindata,calledclustersGroupdatainstancesthataresimilarorneartoeachotherinoneclusterDatainstancesthatare

KEOTB·2019-05-09 18:34

bert如何用于文本分类和嵌入式表示

(HowNLPCrackedTransferLearning)Discussions:HackerNews(98points,19comments),Redditr/MachineLearning(164points

Takoony·2019-05-09 09:45

深度学习笔记~卷积网络中特征图的可视化

转载：https://machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks

zlibo丶·2019-05-08 18:46

论文笔记：Membership Inference Attacks Against Machine Learning Models

MembershipInferenceAttacksAgainstMachineLearningModels简介：这篇文章关注机器学习模型的隐私泄露问题，提出了一种成员推理攻击：给出一条样本，可以推断该样本是否在模型的训练数据集中

xff1994·2019-05-08 17:21

吴恩达机器学习第四周测验及编程作业

代码：https://github.com/LiuZhe6/AndrewNGMachineLearning文章目录测验：NeuralNetworks:Representation第一题第二题第三题第四题第五题编程作业

一叶知秋Autumn·2019-05-08 16:25

深度学习笔记~1x1卷积层在CNN中降低模型复杂度

转载：https://machinelearningmastery.com/introduction-to-1x1-convolutions-to-reduce-the-complexity-of-convolutional-neural-networks

zlibo丶·2019-05-07 14:25

微软发布ML.NET 1.0

https://github.com/dotnet/machinelearning入门@http://dot.net/m

张善友·2019-05-07 07:00

2-机器学习入门-读书笔记

1.概论1.1学科定义机器学习（MachineLearning）:是计算机系统用于逐步改善其在特定任务上的性能的算法和数学模型的研究。

weixin_30872157·2019-05-05 22:00

机器学习应用示例：多输出分类问题

本文主要是对DataCamp上的课程MachineLearningwiththeExperts:SchoolBudgets中提到的方法进行总结和扩充。1.建立拆分训练集和测试集的函

sunwq06·2019-05-04 06:00

机器学习笔记

机器学习（machinelearning）：用已有的数据训练某种模型，利用模型预测未来Python机器学习库官网https://scikit-learn.org/stable/机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习有监督的机器学习

kaku812814843·2019-05-03 14:29

面向初学者的机器学习教程：从零开始使用Python实现一个神经网络

本文内容大致翻译自MachineLearningforBeginners:AnIntroductiontoNeuralNetworks，我个人修改或添加了部分内容，若感觉价值不高，请跳过或参阅原文。

loopy_·2019-05-02 11:31

《Machine Learning in action》- （笔记）之naive Bayes（2_实战篇）

《MachineLearninginaction》，机器学习实战（笔记）之naiveBayes使用工具：-Python3.7-pycharm-anaconda-jupyternotebookExample

名为@☞76号的تۇ پىڭ·2019-04-28 16:00

如何撰写涉及机器学习的权利要求

原文地址：patentdocs原标题：HowtoDraftPatentClaimsforMachineLearningInventions原作者：MichaelBorella引言现在似乎大家都在讨论人工智能

Mobie先森·2019-04-28 00:47

【读书笔记】【机器学习实战】第十四章：循环神经网络

阅读书籍为《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn&TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于Scikit-Learn和TensorFlow

大仙儿智·2019-04-24 17:33

2019-04-24 人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系

在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都用上了。这三者在AlphaGo击

李绍俊·2019-04-24 08:14

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