machinelearning

Stanford Machine Learning 公开课笔记(2) Logistic Regression

最近在Coursera上学习Stanford的AndrewNg的MachineLearning公开课，也做笔记，写作业。本章是LogisticRegression。记录一下我的笔记。
feliciafay·2020-08-17 00:07

网络中的模块化和社区结构(Modularity and community structure in networks)

Machinelearningandthephysicalsciences摘要Ⅰ.引言Ⅱ.最佳模块化方法（TheMethodofOptimalModularity）Ⅲ.将网络划分为两个以上的社区（DividingNetworksintoMorethanTwoCommunities
Wendy_WHY_123·2020-08-17 00:31

量子领域的机器学习&人工智能（一）

Machinelearning&artificialintelligenceinthequantumdomain摘要（Abstract）Ⅰ引言（INTRODUCTION）A.量子力学、量子计算、量子信息处理技术
Wendy_WHY_123·2020-08-17 00:30

机器学习与物理科学（五）（Machine learning and the physical sciences）

Machinelearningandthephysicalsciences摘要Ⅵ.化学和材料科学（CHEMISTRYANDMATERIALS）A.基于原子环境的能量和力（Energiesandforcesbasedonatomicenvironments
Wendy_WHY_123·2020-08-17 00:30

量子领域的机器学习&人工智能（二）（Machine learning & artificial intelligence in the quantum domain）

Machinelearning&artificialintelligenceinthequantumdomain摘要（Abstract）Ⅲ.量子力学，ML和AI（QUANTUMMECHANICS,LEARNING
Wendy_WHY_123·2020-08-16 23:29

监督学习、非监督学习、强化学习都是什么？终于有人讲明白了

首先，与机器学习相关的术语有人工智能(ArtificialIntelligence，AI)、机器学习(MachineLearning，ML)、强化学习、深度学习等，这里对这些术语进行简单的整理。
小几斤·2020-08-16 21:49

ICML2018全部接受论文列表（内含paper分类)

    ICML是机器学习领域顶级会议，由国际机器学习协会（InternationalMachineLearningSociety）主办。
yinizhilianlove·2020-08-16 17:44

Nginx基本配置备忘

[Nginx基本配置备忘]()从属于笔者的服务端应用程序入门与实践，更多知识体系参阅2016:我的技术体系结构图:Web/ServerSideApplication/MachineLearning。
weixin_34258782·2020-08-16 16:34

TensorFlow中最大的30个机器学习数据集

largesttensorflowdatasetsformachinelearning由谷歌Brain的研究人员创建的TensorFlow是机器学习和数据科学领域最大的开源数据库之一。
ronghuaiyang·2020-08-16 15:11

2018年最出色30个机器学习项目 (公号回复“机器学习2018”下载PDF资料)

公号回复“机器学习2018”下载PDF资料)原创：秦陇纪数据简化DataSimp今天数据简化DataSimp导读：《2018年最出色的30个机器学习项目》是美国IT媒体Medium原标题30AmazingMachineLearningProjectsforthePastYear
秦陇纪10数据简化DataSimp·2020-08-16 14:38

TensorFlow最出色的30个机器学习数据集

字幕组双语原文：TensorFlow最出色的30个机器学习数据集英语原文：30LargestTensorFlowDatasetsforMachineLearning翻译：雷锋字幕组（chenx2ovo）
喜欢打酱油的老鸟·2020-08-16 11:38

太热了，雷锋网跑来悉尼避暑，顺便为你报道 ICML 2017

吓得雷锋网(公众号：雷锋网)编辑赶紧订了一张机票，跑来南半球澳大利亚的悉尼避暑，顺便为大家报道ICML2017（InternationalConferenceonMachineLearning)。
weixin_34415923·2020-08-16 10:49

配置tensorflow开发环境（Windows）

Tensorflow简介TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库
strongYYG·2020-08-16 09:59

随机森林分类RandomForestClassifier 梯度提升决策树分类GradientBoostingClassifier 预测泰坦尼克号幸存者

python3学习使用随机森林分类器梯度提升决策树分类的api，并将他们和单一决策树预测结果做出对比附上我的git，欢迎大家来参考我其他分类器的代码:https://github.com/linyi0604/MachineLearning
Danker01·2020-08-16 09:30

[Machine Learning] Active Learning

1.写在前面在机器学习(Machinelearning)领域，监督学习(Supervisedlearning)、非监督学习(Unsupervisedlearning)以及半监督学习(Semi-supervisedlearning
weixin_34055787·2020-08-16 09:16

EM算法--应用到三个模型： 高斯混合模型 ，混合朴素贝叶斯模型，因子分析模型...

主要是对Ng教授的machinelearning视频学习和参考jerryLead讲义整理（特别鸣谢~）：由“判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法”一节得知：判别模型求的是条件概率p(y|x)，生成模型求的是联合概率
weixin_30900589·2020-08-16 09:11

全连接的BP神经网络

《全连接的BP神经网络》本文主要描述全连接的BP神经网络的前向传播和误差反向传播，所有的符号都用Ng的Machinelearning的习惯。下图给出了某个全连接的神经网络图。
weixin_30519071·2020-08-16 09:22

Deep Learning_deeplearning.ai(course3)简单总结

Course3、StructuringMachineLearningProjects设想我们训练了一个猫咪分类器，预测是猫或者不是猫，此时分类器的准确率是90%，我们想要提升准确率，有很多方法：CollectmoredataCollectmorediversetrainingsetTrainalgorithmlongerwithgradientdesc
夏大兔·2020-08-16 08:45

大数据工程师学习大纲汇总

大数据工程师技能图谱大数据通用处理平台SparkFlinkHadoop分布式存储HDFS资源调度YarnMesos机器学习工具MahoutSparkMlibTensorFlow(Google系)AmazonMachineLearningDMTK
silentanytime·2020-08-16 08:47

Ensemble Learning-模型融合-Python实现

1.1Voting1.2Averaging1.3Ranking1.4Binning1.5Bagging1.6Boosting1.7Stacking1.8Blending2融合的条件3Python实现3.1Stacking3.2BlendingReferenceWisdomofthecrowds==ensemblemachinelearning1E
立刻有·2020-08-16 08:41

李宏毅——元学习meta learning1

李宏毅——元学习metalearning1导语meta-learningmeta-learning的步骤什么叫一组learningalgorithm如何评价一个F的好坏metalearningvsmachinelearning
shaoyue1234·2020-08-16 08:36

关于MNIST数据集无法用scikit加载的解决办法

最近在看Hands-onmachinelearningwithscikit-learnandtensorflow,在第三章加载MNIST数据时，出现了问题。
少游223·2020-08-16 08:04

《机器学习实战》5.Logistic回归源码实现

：Anaconda——JupyterNotebookPython版本为：3.6.2（原书代码实现为2.x所以在一些代码上略有改动）参考资料:Apachecn专注于优秀项目维护的开源组织Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow
张先生的blog·2020-08-16 08:16

AutoMachineLearning的起步

首先使用autokeras入个门autokeras的依赖是tensorflow和pytorch，由于我已经安装了cuda和cudann，所以pytorch我是自行上官网安装的，至于tensorflow有个比较大的问题，我原本是已经安装了tensorflow2.0.0-gpu,但是它的依赖是cpu版本的…在我选择了pip安装autokeras之后（通过源码安装失败了，tf报错），就会出现YourCP
绩点想上3.7的辣鸡·2020-08-16 07:29

吴恩达机器学习作业（二）实现：logistic回归

如果数据的分布比较特别，就加入正则化，所谓正则化就是加入惩罚项，使得结果不容易过度拟合，所以两者只有代价函数不一样比如下图：当然还有更高级的回归算法，这是比较常用且简单的算法ex2.m所有编写的函数都在这里面调用%%MachineLearningOnlineClass-Exercise
小胖仙·2020-08-16 07:23

MachineLearning—随机森林(Random Forest)

随机森林（RandomForest，简称RF）到底是怎样的一种算法呢？如果读者接触过决策树（DecisionTree）的话，那么会很容易理解什么是随机森林。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理
令狐公子·2020-08-16 07:28

MachineLearning—Random Forest实现 python

在scikit-learn中，RandomForest的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二部分是CART决策树的参数。Bagging框架的参数和GBDT对比，GBDT的框架参数比较多，重要的有最大迭代器个数，步长和子采样比例，调参起来比较费力。但是RF则比较简单
令狐公子·2020-08-16 07:28

Machine Learning - XIV. Dimensionality Reduction降维 (Week 8)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44705051机器学习MachineLearning-AndrewNGcourses学习笔记降维DimensionalityReduction
-柚子皮-·2020-08-16 07:01

AI基础：机器学习简易入门

0.导语MachineLearning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
风度78·2020-08-16 06:27

Chapter 8 Dimensionality Reduction

Chapter8DimensionalityReductionOReilly.Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow读书笔记Dimensionalityreductionspeedsuptraining.Dimensionalityreductionisalsoextremelyusefulfordatavisualization
boywaiter·2020-08-16 06:23

Stanford机器学习---第十讲. 数据降维

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
Rachel-Zhang·2020-08-16 05:40

人工智能AI与物理学（一）（A Topical Review There is no royal road to unsupervised learning）

sJourneysThroughtheAIWorld-ATopicalReviewThereisnoroyalroadtounsupervisedlearning摘要（Abstract）Ⅰ引言（INTRODUCTION）A.机器学习：人工智能的基石（A.MachineLearning
Wendy_WHY_123·2020-08-16 05:14

吴恩达关于dev / test sets的形象解释

devsetisalsocalleddevelopmentsetorsometimescalledholdoutcrossvalidationset.Andworflowinmachinelearningisthatyoutrylotsofideas
Riverhope·2020-08-16 05:42

台大李宏毅机器学习作业4(HW4)——可解释机器学习

最近刚开始学习机器学习，看的是台湾大学李宏毅老师的视频课程MachineLearning2019，李宏毅老师课程共有8个作业，在网上大约可以搜到前三个作业的解答，分别是PM2.5预测，人薪酬的二分类和表情分类
Horizon2333·2020-08-16 05:25

主动学习-综述

Activelearning(sometimescalled“querylearning”or“optimalexperimentaldesign”inthestatisticsliterature)isasubfieldofmachinelearningand
jiaotong_jin·2020-08-16 05:25

尝试复现论文：RePr: Improved Training of Convolutional Filters

https://github.com/SweetWind1996/implementation-of-RePr论文看了好几遍，也看了一些讨论，讨论在：https://www.reddit.com/r/MachineLearning
很直很温暖·2020-08-16 04:27

图形学领域的关键算法及源码链接

GraphicsConferencePaperLinkArchive(Ke-SenHuang)ReproducibleResearcharchive(imageprocessing,vision,machinelearning
图形码农·2020-08-16 02:44

如何在Ubuntu 18.04服务器上安装Python 3和设置编程环境

Pythonisaflexibleandversatileprogramminglanguagethatcanbeleveragedformanyusecases,withstrengthsinscripting,automation,dataanalysis,machinelearning
cukw6666·2020-08-16 00:11

特征选择mRMR算法代码实现及安装下载

算法代码实现连接可以直接下载解压运行，在mac或者Linux系统下：https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master/mRMR要看懂result.out
maenda·2020-08-15 23:16

如何在Ubuntu 18.04上安装Python 3和设置编程环境[快速入门]

Introduction)Pythonisaflexibleandversatileprogramminglanguage,withstrengthsinscripting,automation,dataanalysis,machinelearning
cukw6666·2020-08-15 23:00

UFLDL深度学习编程练习1: 多层神经网络

作为一个刚踏入machinelearning领域的小白，在学习的时候遇到很重要的问题是看了理论知识之后，没有练习，导致理解不深入。
jalused·2020-08-15 23:36

Visual Studio使用Armadillo线性代数运算库

VisualStudio2015中添加Armadillo进行一系列测试，其中有几个调试要点请到我的博客查看更详细的教程下载Armadillo到Armadillo官网下载该库，放在自定义的目录，比如F:\ISE\MachineLearning
hosea1008·2020-08-15 23:47

如何在Ubuntu 20.04上安装Python 3和设置编程环境[快速入门]

Introduction)Pythonisaflexibleandversatileprogramminglanguage,withstrengthsinscripting,automation,dataanalysis,machinelearning
cukw6666·2020-08-15 23:58

【论文阅读记录】一篇关于地震预测的论文

这篇论文的名称是《MachineLearningPredictsLaboratoryEarthquakes》（机器学习预测实验室地震）[1]，读一读扩充一下视野。}
爱吃苹果的魚·2020-08-15 22:03

ASR学习经验分享

视频课比较推荐台大李宏毅老师的“MachineLearning”，李老
无涯阁主·2020-08-15 21:34

监督学习、非监督学习、强化学习都是什么？终于有人讲明白了

首先，与机器学习相关的术语有人工智能（ArtificialIntelligence，AI）、机器学习（MachineLearning，ML）、强化学习、深度学习等，这里对这些术语进行简单的整理。A
大数据v·2020-08-15 17:34

How do I learn mathematics for machine learning?

https://www.quora.com/How-do-I-learn-mathematics-for-machine-learningHowdoIlearnmathematicsformachinelearning
weixin_34405925·2020-08-15 08:30

100 Days Of ML Code：Day1-Data Preprocessing（数据预处理）

DataPreprocessing--GettingStartedwithMachineLearning第1天学习的内容主要是数据预处理。
大羚羊·2020-08-15 07:30

#100DaysOfMLCode Challenge: 100天机器学习挑战（持续更新）

这是一个由YoutuberSirajRaval发起的机器学习挑战活动，旨在号召大家每天至少花1个小时的时间在MachineLearning的学习上，内容涵盖了机器学习，深度学习等很多方面。
大羚羊·2020-08-15 06:36

Google Brain 研究员梁辰：从零开始搜索机器学习算法（附视频、PPT）

导读：2020年5月16日上午，在北京智源人工智能研究院主办的智源论坛第31期上，AutoML-Zero团队核心成员梁辰做了题为《AutoML-Zero:EvolvingMachineLearningAlgorithmsfromScratch
BAAIBeijing·2020-08-15 05:17
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