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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機器學(xué)習

斯坦福機器學(xué)習公開課筆記9--偏差/方差、經(jīng)驗風險最小化、聯(lián)合界、一致收斂

  • 　　本篇與前面不同，主要內(nèi)容不是算法，而是機器學(xué)習的另一部分內(nèi)容——學(xué)習理論。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、經(jīng)驗風險最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)。　　Ng對學(xué)習理論的重要性很是強調(diào)，他說理解了學(xué)習理論是對機器學(xué)習只懂皮毛的人和真正理解機器學(xué)習的人的區(qū)別。學(xué)習理論的重要性在于通過它能夠針對實際問題更好的選擇模型，修改模型。　
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斯坦福機器學(xué)習公開課筆記7-NB多項式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM初步

  • 　　本篇筆記針對ML公開課的第七個視頻，主要內(nèi)容包括最優(yōu)間隔分類器(Optimal Margin Classifier)、原始/對偶問題(Primal/Dual Problem)、svm的對偶問題，都是svm(support vector machine，支持向量機)的內(nèi)容。　　    　　    　　    　　    　　&n
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斯坦福機器學(xué)習公開課筆記6-NB多項式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM初步

  • 　　本篇筆記針對斯坦福ML公開課的第6個視頻，主要內(nèi)容包括樸素貝葉斯的多項式事件模型(MultivariateBernoulli Event Model)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)、支持向量機(Support Vector Machine)的函數(shù)間隔(functionalmargin)與幾何間隔(geometricmargin)。　　    　　    　　 &nbs
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機器學(xué)習——深度學(xué)習(Deep Learning)之我見

  • 　　Deep Learning是機器學(xué)習中一個非常接近AI的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最近研究了機器學(xué)習中一些深度學(xué)習的相關(guān)知識，本文給出一些很有用的資料和心得。　　Key Words：有監(jiān)督學(xué)習與無監(jiān)督學(xué)習，分類、回歸，密度估計、聚類，深度學(xué)習，Sparse DBN，　　1. 有監(jiān)督學(xué)習和無監(jiān)督學(xué)習　　給定一組數(shù)據(jù)(input，target)為Z=(X，Y)。　　有監(jiān)督學(xué)習：最常見的是regression & 
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人工智能時代 機器學(xué)習和AI算法將改變“二八定律”

  • 在新型工作場所分析中，更多的公司可以更加容易地確定是哪20%的員工為產(chǎn)品、流程或用戶體驗貢獻了80%的價值，業(yè)務(wù)流程、平臺和客戶體驗的持續(xù)數(shù)字化，但是這熟悉的80/20規(guī)則正在逐漸改變。
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阿里組建獨立技術(shù)研發(fā)部門 加碼人工智能

  • 　　阿里巴巴正在重新組建一個獨立研發(fā)部門，以布局包括機器學(xué)習在內(nèi)需要中長期投入的技術(shù)。 　　在這項被稱作“NASA”的頗為宏大的計劃中，阿里巴巴將包括機器學(xué)習、芯片、IoT、操作系統(tǒng)、生物識別在內(nèi)的領(lǐng)域都圈入了該部門中。一位阿里云內(nèi)部人士告訴21世紀經(jīng)濟報道記者，阿里云將在“NASA”計劃中扮演技術(shù)“出口”角色。此外其向記者確認，阿里巴巴并不會簡單地抽調(diào)各業(yè)務(wù)線技術(shù)部門來支撐“NASA”計劃，阿里方面已經(jīng)計劃
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Xilinx用reVISION向視覺學(xué)習亮劍

  • 在人工智能、機器學(xué)習興起的今天，All Programmable技術(shù)和器件廠商Xilinx也帶來了爆品，發(fā)布了全新的reVISION堆棧，劍指視覺導(dǎo)向的機器學(xué)習應(yīng)用。該解決方案無需額外花費，搭載Xilinx的Zynq和處理器平臺即可加速設(shè)計。可以看到，通過“芯片+軟件堆棧”的策略，Xilinx把競爭矛頭直指圖形芯片廠商——英偉達的Tegra GPU和ADAS廠商Mobileye等。
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斯坦福機器學(xué)習公開課筆記5——生成學(xué)習、高斯判別、樸素貝葉斯

  • 　　本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內(nèi)容包括生成學(xué)習算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。 　　   　　   　　   　　   　　 
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斯坦福機器學(xué)習公開課筆記4——生成學(xué)習、高斯判別、樸素貝葉斯

  • 　　本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內(nèi)容包括生成學(xué)習算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。　　   　　   　　   　　   　　  &nb
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3D打印＋機器學(xué)習＝醫(yī)療傳感器？

  • 　　機器學(xué)習技術(shù)是一個重要的和廣泛的計算領(lǐng)域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進行預(yù)測而沒有被明確地編程。因此，將機器學(xué)習與3D打印相結(jié)合的前景，正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的，這絕對是一個令人興奮的領(lǐng)域。使用具有可以通過機器學(xué)習技術(shù)修改的傳感器的3D打印原型檢測器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品，例如癌癥生物標志物、病毒和蛋白質(zhì)。這可以改善嚴重感染和疾病的治療和診斷方式。 　　等離子體感測已經(jīng)在醫(yī)學(xué)研究中使用多年，以便收集關(guān)于亞微觀級別的物質(zhì)組成的信息。該方法將光照射到
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斯坦福機器學(xué)習公開課筆記4——牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型

  • 　　該系列的視頻對于數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)講的很細，相信看完該視頻后會對機器學(xué)習的各種算法的推導(dǎo)很熟悉。　　視頻3的筆記見上一篇博文，本文是第三個視頻的筆記。　　第4個視頻的筆記如下，主要的內(nèi)容包括牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型、廣義線性模型舉例之多項式分布。　　? ?　　? ?　　? ?　　? ?　　? ?　　? ?
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研究人員結(jié)合3D打印與機器學(xué)習開發(fā)醫(yī)療傳感器

  • 　　機器學(xué)習技術(shù)是一個重要的和廣泛的計算領(lǐng)域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進行預(yù)測而沒有被明確地編程。因此，將機器學(xué)習與3D打印相結(jié)合的前景，正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的，這絕對是一個令人興奮的領(lǐng)域。使用具有可以通過機器學(xué)習技術(shù)修改的傳感器的3D打印原型檢測器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品，例如癌癥生物標志物、病毒和蛋白質(zhì)。這可以改善嚴重感染和疾病的治療和診斷方式。 　　等離子體感測已經(jīng)在醫(yī)學(xué)研究中使用多年，以便收集關(guān)于亞微觀級別的物質(zhì)組成的信息。該方法將光照
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斯坦福機器學(xué)習公開課筆記3——局部加權(quán)回歸、邏輯斯蒂回歸、感知器算法

  • 　　最近在看Ng的機器學(xué)習公開課，Ng的講法循循善誘，感覺提高了不少。該系列視頻共20個，每看完一個視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導(dǎo)，講解時候的例子等。按照Ng的說法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺得自己能夠總結(jié)出來，發(fā)到博客上，也能達到這個效果，希望有興趣的同學(xué)要循序漸進，理解完一個算法再開始學(xué)另外一個算法，每個算法總結(jié)一遍，雖然看起來很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實快者也。　　該系列的視頻對于數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)講的很細，相信看完該視頻后會對機器學(xué)習的各種算法的推導(dǎo)很熟悉。　　由于csdn
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斯坦福機器學(xué)習公開課筆記1、2 -——線性規(guī)劃、梯度下降、正規(guī)方程組

  • 　　最近在看Ng的機器學(xué)習公開課，Ng的講法循循善誘，感覺提高了不少。該系列視頻共20個，每看完一個視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導(dǎo)，講解時候的例子等。按照Ng的說法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺得自己能夠總結(jié)出來，發(fā)到博客上，也能達到這個效果，希望有興趣的同學(xué)要循序漸進，理解完一個算法再開始學(xué)另外一個算法，每個算法總結(jié)一遍，雖然看起來很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實快者也。　　由于博客上寫公式實在是太難弄了，如果一個公式一個公式的轉(zhuǎn)成圖片傳上來，反而是排版很差。所以索性全部弄成圖片傳
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一文讀懂人工智能、機器學(xué)習、深度學(xué)習有啥淵源

  • 　　總結(jié)2016年一件有紀念意義的科技事件是阿法狗戰(zhàn)勝圍棋九段選手李世石，標志著人工智能算法達到了新的高度，同時也說明了人工智能未來發(fā)展的潛力，未來人工智能將會給工業(yè)服務(wù)業(yè)農(nóng)業(yè)帶來很大的影響。　　傳統(tǒng)的計算機主要應(yīng)用：科學(xué)計算、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和自動化。都是使用計算機的一種能力：數(shù)值計算能力;人工智能是在計算機上模擬人的三種功能：模仿人類的思考，包括推理、決策和規(guī)劃等等，屬于人類的高級智能或叫邏輯思維能力。第二項是模仿感知，對環(huán)境的感知包括視覺、聽覺，觸覺等。第三項是模仿動作，包括人類的手、腳和其他動物或機
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機器學(xué)習介紹

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