在未來10年中，機器學習技術將日益成為我們生活中不必可少的部分，并改變我們的工作和生活方式。
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我們在上一篇筆記中講到了PCA(主成分分析)。PCA是一種直接的降維方法，通過求解特征值與特征向量，并選取特征值較大的一些特征向量來達到降維的效果。 本文繼續PCA的話題，包括PCA的一個應用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隱含語義索引)和PCA的一個實現——SVD(Singular Value Decomposition,奇異值分解)。在SVD和LSI結束之后，關于PCA的內容就告一段落。視頻的后半段開始講無監督學習
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斯坦福 機器學習
物聯網(IOT))產業吸引眾多科技廠商投入，而產品是否具備機器學習能力，決定其是否能獲得消費者青睞。
根據VentureBeat報導，1996年時，芝加哥的CookCountyHospital急診室使用一種算法來了解，當病人出現胸痛癥狀時，是否是因為患有心臟病，應該要將他們移入病床。該算法使用一種系統性的基本測試，為快速、有效而且精準的方法。可以把70%的病人劃分到低風險領域，其他病人中有95%為心臟病患，精準度高于一般醫生判斷的75～89%。而當時還沒有深度運算技術。
現在全世界一年有6
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上一篇筆記中，介紹了因子分析模型，因子分析模型使用d維子空間的隱含變量z來擬合訓練數據，所以實際上因子分析模型是一種數據降維的方法，它基于一個概率模型，使用EM算法來估計參數。 本篇主要介紹PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析)，也是一種降維方法，但是該方法比較直接，只需計算特征向量就可以進行降維了。本篇對應的視頻是公開課的第14個視頻，該視頻的前半部分為因子分析模型的EM求解，已寫入筆記13，本篇只是后半部分的筆記，所以內容
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在最近十年，隨著大數據和云計算(大規模計算)的發展，機器學習進入了發展的黃金期。
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本文是《斯坦福ML公開課筆記13A》的續篇。主要講述針對混合高斯模型的問題所采取的簡單解決方法，即對假設進行限制的簡單方法，最后引出因子分析模型(Factor Analysis Model)，包括因子分析模型的介紹、EM求解等。
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本文對應公開課的第13個視頻，這個視頻仍然和EM算法非常相關，第12個視頻講解了EM算法的基礎，本視頻則是在講EM算法的應用。本視頻的主要內容包括混合高斯模型(Mixture?of?Gaussian,?MoG)的EM推導、混合貝葉斯模型(Mixture?of?Naive?Bayes，MoNB)的EM推導、因子分析模型(Factor?Analysis?Model)及其EM求解。由于本章內容較多，故而分為AB兩篇，本篇介紹至混
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以機器學習為代表的人工智能技術已經被公認為未來5～10年技術變革的浪潮，它必將全方位改變未來人們的工作和生活方式。秉承“全球專家、連接智慧”的宗旨，我們特邀三十多位全球機器學習領域的技術領袖和行業應用專家，于2017年6月29-30日在北京舉辦「2017全球機器學習技術大會」活動家提供大會在線報名服務。大會融合主題演講、互動研討、案例分享、高端培訓等多種形式，探討機器學習在各領域的發展和實踐應用。未來已來，Are?You?Ready??來2017全球機器學習技術大會，一場
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本文對應斯坦福ML公開課的第12個視頻，第12個視頻與前面相關性并不大，開啟了一個新的話題——無監督學習。主要內容包括無監督學習中的K均值聚類(K-means)算法，混合高斯分布模型(Mixture of Gaussians, MoG)，求解MoG模型的EM算法，以及EM的一般化形式，在EM的一般化形式之前，還有一個小知識點，即Jensen不等式(Jensen’s inequality)。
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在最近十年，隨著大數據和云計算(大規模計算)的發展，機器學習進入了發展的黃金期。2016年12月17日，在2016機器智能前沿論壇上，中外專家探討了機器學習的未來發展與展望。
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Microsoft?CogniTIve?Service?-?Computer?Vision:?該API能夠根據用戶輸入與用戶選擇分析可視化內容。譬如根據內容來標記圖片、進行圖片分類、人類識別并且返回他們的相似性、進行領域相關的內容識別、創建圖片的內容描述、定位圖片中的文本、對圖片內容進行成人分級等。 Rekognition:?該API能夠根據社交圖片應用的特點提供快速面部識別與場景識別。譬如基于人眼、嘴、面部以及鼻子等等特征進行性
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北京時間4月6日消息，谷歌開發定制芯片，它可以提高機器學習算法的運算速度，這不是什么秘密。谷歌管這些處理器叫作Tensor Processing Units(簡稱TPU)，2016年5月，谷歌在I/O開發者大會上首次展示了TPU，之后再也沒有提供更多細節，谷歌只是說它正在用TPU優化TensorFlow機器學習框架。今天，谷歌公布了更多內容。
根據谷歌自己制定的基準，TPU執行谷歌常規機器學習任務時，速度比標準GPU/CPU組合產品平均快了15倍至30倍。標準GPU/CPU組合產品將英特爾Has
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谷歌 機器學習
雷鋒網按：今年，人工智能在各個垂直領域的應用備受關注，其中醫療又是一個關鍵領域。《紐約客》發表的這篇深度長文，從醫學和計算機兩個領域詳細描述了業內人士如何看待人工智能在醫療診斷方面的應用。作者 Siddhartha Mukherjee 是醫學領域專家。本文發布在《紐約客》網站，雷鋒網整理編譯。
去年 11 月的一個深夜，一位 Bronx 的 54 歲老婦來到哥倫比亞大學醫療中心，她說自己頭痛欲裂，視力已經開始模糊，左手也變得麻木且不聽使喚了。醫生進行初步檢查后決定對老婦的頭部進行 CT 掃描。
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可以容納近千人的五洲廳到了4月2日下午，聽眾少了1/4，上午滿員有人還想擠進來，因為稍有的BAT三大大佬都在。這像極了現在的人工智能虛火過旺，人人朋友圈都在談人工智能，似乎不說句人工智能就不是搞科技的似的，但人工智能急需冷靜下來直面其發展的階段和可能帶來的問題。
站在旁觀者角度的經濟學家，清華大學國家金融研究院院長朱民一連十問，讓科技圈大佬們開始反思人工智能帶來的倫理道德的挑戰;而微軟全球執行副總裁沈向洋則從專業角度指明了人工智能目前還在哪些方面有待提高和突破;企業實干派馬化騰和李彥宏則講述了各
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本篇是ML公開課的第10個視頻，上接第9個視頻，都是講學習理論的內容。本篇的主要內容則是VC維、模型選擇(Model Selection)。其中VC維是上篇筆記中模型集合無限大時的擴展分析;模型選擇又分為交叉檢驗(Cross Validation)和特征選擇(FeatureSelection)兩大類內容。
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