machinelearning

深度学习--学习总结

1.1 机器学习(MachineLearning)   从机器学习的模型结构层次来分，机器学习经历了两次浪潮：   1）浅层学习（Shallo
MyArrow·2016-04-26 09:00

Spark 数据ETL

Spark 数据ETL    说明1、本文翻译自《MachineLearningwithSpark》书中第三章第3,4节内容。
u011204847·2016-04-26 01:00

过拟合（原因、解决方案、原理）

—-《MachineLearning》TomM.Mitchell2.出现过拟合的一些原因（1）建模样本抽取错误，包括（但不限于）样本数量太少，抽样方法错误，抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点，等等导致抽
雪伦_·2016-04-25 08:15

过拟合（原因、解决方案、原理）

—-《MachineLearning》TomM.Mitchell2.出现过拟合的一些原因（1）建模样本抽取错误，包括（但不限于）样本数量太少，抽样方法错误，抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点，等等导致抽
a819825294·2016-04-25 08:00

Machine Learning - Advice for Applying ML: Evaluating a hypothesis

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek6
iracer·2016-04-24 10:00

Machine Learning - Neural Networks Learning: Backpropagation in Practice

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek5
iracer·2016-04-23 21:00

Machine Learning - Neural Networks Learning: Cost Function and Backpropagation

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek5
iracer·2016-04-23 20:00

Spark机器学习（一） -- Machine Learning Library (MLlib)

MLlibisSpark’smachinelearning(ML)library.Itsgoalistomakepracticalmachinelearningscalableandeasy.Itconsistsofcommonlearningalgorithmsandutilities
snug·2016-04-23 08:00

Stanford机器学习笔记-7. Machine Learning System Design

7MachineLearningSystemDesignContent7MachineLearningSystemDesign7.1PrioritizingWhattoWorkOn 7.2ErrorAnalysis7.3ErrorMetricsforSkewedClassed
qq_26898461·2016-04-22 16:00

我眼中的机器学习

机器学习（machinelearning,简称ML）：对于某给定的任务T，在合理的性能度量方案P的前提下，某计算机程序可以自主学习任务T的经验E；随着提供合适、优质、大量的经验E，该程序对于任务T的性能逐步提高
努力是一种幸运·2016-04-22 00:56

什么是机器学习？

机器学习（machinelearning,简称ML）：对于某给定的任务T，在合理的性能度量方案P的前提下，某计算机程序可以自主学习任务T的经验E；随着提供合适、优质、大量的经验E，该程序对于任务T的性能逐步提高
American199062·2016-04-22 00:00

Stanford公开课--神经网络的学习

本栏目（Machinelearning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计
Before1993·2016-04-21 14:00

深度学习资料整理

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adabo
奋斗路上的产品狗·2016-04-20 16:20

深度学习资料整理

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adabo
qq_25491201·2016-04-20 16:00

R 中这些常用的包你知道多少?

MachineLearning在R中最常用的包e1071隐类分析，短时傅立叶变换，模糊聚类，支持向量机，最短路径计算，袋装集群，朴素贝叶斯分类器等函数(142479downloads)rpart递归分割和回归树
Er8cJiang·2016-04-19 12:26

机器学习基石第一讲：the learning problem

博客已经迁移至Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)AndrewNg的MachineLearning比较简单，已经看完。
MajorDong100·2016-04-18 09:00

机器学习基石第一讲：the learning problem

博客已经迁移至Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)AndrewNg的MachineLearning比较简单，已经看完。
MajorDong100·2016-04-18 09:00

SVM核技巧的经典解释

支持向量机:Kernelbypluskid,on2010-09-11,inMachineLearning    68comments本文是“支持向量机系列”的第三篇，参见本系列的其他文章。
wtq1993·2016-04-17 22:00

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业四 课后习题解答

大家好，我是MacJiang,今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(MachineLearningFoundations)-作业四的习题解答。
Mac Jiang·2016-04-17 16:47

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业四 课后习题解答

  大家好，我是MacJiang,今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(MachineLearningFoundations)-作业四的习题解答。
a1015553840·2016-04-17 16:00

Machine Learning练习整理

完成了Cousera上的MachineLearning，现在将几次exercise的答案整理在这里，供以后的同学参考。这里仅列出需要自己编程的部分，某些部分会给出说明。
MajorDong100·2016-04-17 15:00

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业四 Q13-20 MATLAB实现

       大家好，我是MacJiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石（MachineLearningFoundations）-作业四Q13-20的MATLAB实现。
a1015553840·2016-04-17 13:00

Machine Learning第十一周笔记：photo OCR

博客已经迁移至Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)刚刚完成了Cousera上MachineLearning的最后一周课程，这周介绍了machinelearning
MajorDong100·2016-04-17 10:00

机器学习、数据挖掘方面好书、网站推荐

书籍入门1.集体编程智慧地址2.机器学习实战地址3.统计学习方法地址4.机器学习周志华地址5.机器学习卡内基梅隆大学地址进阶1.PatternRecognitionAndMachineLearning地址
雪伦_·2016-04-15 09:44

机器学习之——单变量线性回归

线性回归线性回归（LinearRegression)作为MachineLearning 整个课程的切入例子确实有独到的地方，以简单的例子为出发点，将学习任务的主干串起来。
mysteryhaohao·2016-04-14 23:00

在这里开始填一个天坑

目前的坑准备开始填的是关于machinelearning的，如果有人也在自学这个方面的内容的话希望支持一下。暂定每周一更，目前应该还用不到MarkDown编辑器。
Jason_TJ·2016-04-14 20:43

Machine Learning第十周笔记：大规模机器学习

刚刚完成了AndrewNg在Cousera上的MachineLearning的第十周课程，这周主要介绍的是大规模机器学习，现将笔记整理在下面。
MajorDong100·2016-04-14 12:00

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料汇总

本文来源：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md机器学习(MachineLearning)&深度学习(DeepLearning)资料(Chapter1
u012507022·2016-04-13 21:33

机器学习简史

机器学习简史原文：BriefHistoryofMachineLearningMysubjectiveMLtimeline译文：我的时间轴（大事年表）Sincetheinitialstandpointofscience
xidiancoder·2016-04-13 20:00

k-Nearest Neighbors(KNN)算法—程序和总结篇

是根据《machinelearninginaction》中第二章的算法改变的。
qianmeiling2848·2016-04-13 18:00

对deep learning的第一周调研

（目前，我只看了一些deeplearning的review和TOMMitchell的书《machinelearning》中的神经网络一章，认识有限。感觉3\4讲得一般，勉强一看。
followmyself·2016-04-13 00:00

神经网络第一部分：背景Neural Networks, Part 1: Background

BACKGROUNDArtificialneuralnetworks(NNforshort)arepractical,elegant,andmathematicallyfascinatingmodelsformachinelearning.Theyareinspiredbythecentralnervoussystemsofhumansandanimals
garfielder007·2016-04-12 13:01

深度神经网络入门教程Deep Neural Networks: A Getting Started Tutorial

DeepNeuralNetworksarethemorecomputationallypowerfulcousinstoregularneuralnetworks.LearnexactlywhatDNNsareandwhytheyarethehottesttopicinmachinelearningresearch.Thetermdeepneuralnetworkcanhaveseveralmea
garfielder007·2016-04-12 12:01

深度卷积神经网络用于图像缩放Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks

ThispastsummerIinternedatFlipboardinPaloAlto,California.Iworkedonmachinelearningbasedproblems,oneofwhichwasImageUpscaling.Thispostwillshowsomepreliminaryresults
garfielder007·2016-04-12 12:01

k-Nearest Neighbors(KNN)算法—原理篇

前一阵子，在学习机器学习参考资料《Machinelearninginaction》，一本以python语言为主。python比较简单，写算法比较灵活，对数组矩阵的计算形式调用较为简单。
qianmeiling2848·2016-04-11 19:00

python的numpy和matplotlib包的安装

 为了学习机器学习，开始看《MachineLearninginAction》，使用python语言。为了搭建语言的ide环境。
qianmeiling2848·2016-04-11 19:00

MachineLearning—Logistic Regression(三)

 本篇博文为机器学习逻辑回归第三部分，主要介绍GeneralizedLinear Models(GLMs)广义线性模型；通过以前的学习我们发现无论是线性回归还是逻辑回归，无论是梯度上升亦或梯度下降它们在算法推导的过程当中都有非常近似的地方，通过这一部分的学习会发现有一根本的原因所决定：他们都属于指数家族函数集的某一特例。内容并不多，但可以通过这里对线性回归逻辑回归等部分有一个更为highlevel
qq_14959801·2016-04-11 18:00

Machine Learning第九周笔记：异常检测与推荐系统

博客已经迁移到Marcovaldo’sblog:http://marcovaldong.github.io/AndrewNg在MachineLearning的第九周介绍了异常检测（anomalydetection
MajorDong100·2016-04-11 10:00

深度学习理论

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
alec1987·2016-04-11 09:00

R语言︱机器学习（带函数包出处）

以下所有资讯都来自与VRANtaskview的 MachineLearning&StatisticalLearning转载于：https://www.douban.com/note/500637572/
sinat_26917383·2016-04-10 18:00

[机器学习] Coursera ML笔记 - 逻辑回归（Logistic Regression）

引言机器学习栏目记录我在学习MachineLearning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自StandfordAndrewNg老师在Coursera
walilk·2016-04-09 21:00

阿里音乐流行趋势预测大赛一起做-（2）weka初识

weka是一款开源的，免费的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machinelearning）以及数据挖掘（datamining）软件。
electech6·2016-04-09 20:00

Deep learning tutorial

Author:yangmingwenIntroductionDeeplearning(deepstructuredlearning,hierarchicallearningordeepmachinelearning
u011534057·2016-04-09 19:00

机器学习笔记01：线性回归(Linear Regression)和梯度下降(Gradient Decent)

最近在Coursera上看吴大神的MachineLearning，感觉讲的真的很棒。
Artprog·2016-04-09 14:27

机器学习笔记01：线性回归(Linear Regression)和梯度下降(Gradient Decent)

最近在Coursera上看吴大神的MachineLearning，感觉讲的真的很棒。
Artprog·2016-04-09 14:00

Machine Learning第八周笔记：K-Means和降维

博客已经迁移到Marcovaldo’sblog:http://marcovaldong.github.io/刚刚完成了MachineLearning第八周的课程，这一周主要介绍了K-means和降维，现将笔记整理在下面
MajorDong100·2016-04-09 13:00

OpenCV学习之1

MachineLearning（ML）包含许多聚类，分类和数据分析函数。HignGui包含图形用户界面和图像/视频的读/写。CVCAM摄像机接口，在Op
Ammon_Zhang·2016-04-09 13:00

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业三 课后习题解答

       今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(MachineLearningFoundations)-作业三的习题解答。
a1015553840·2016-04-09 10:00

機器學習基石(Machine Learning Foundations) 机器学习基石 作业三 课后习题解答

       今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(MachineLearningFoundations)-作业三的习题解答。
Mac Jiang·2016-04-09 00:00

【学习笔记】Machine Learning - Week One

上个月开始跟着AndrewNg在Coursera上学习MachineLearning。起初十分顺利，觉得大部分问题自己都能领悟。但是在学习了四周之后猛然发现之前学习的知识都忘记得差不多了。
TRiddle·2016-04-08 10:00
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