- 1 基本概念 Cover和Hart在1968年提出了最初的临近算法 分类算法classfication 输入基于实例的学习instance-based learning ,懒惰学习lazy learning 2 例子： 对最后一个未知电影类型进行归类 对上图实例进行转化为特征向... 1 基本概念 Cover和Hart在1968年提出了最初的临近算法 分类算法classfication 输入基于实例的学习instance-based learning ,懒惰学习lazy learning 2 例子： 对最后一个未知电影类型进行归类 对上图实例进行转化为特征向...
- 这是学习唐杰老师的总结。 图灵奖得主Yoshua Bengio在NeuIPS 2019带来一场题为《From System 1 Deep Learning To System 2 Deep Learing》的报告，提到了几个非常有意思的观点。 本文为大家带来Yoshua Bengio的报告详解。 报告地址： https://nips.cc/Conferences/2... 这是学习唐杰老师的总结。 图灵奖得主Yoshua Bengio在NeuIPS 2019带来一场题为《From System 1 Deep Learning To System 2 Deep Learing》的报告，提到了几个非常有意思的观点。 本文为大家带来Yoshua Bengio的报告详解。 报告地址： https://nips.cc/Conferences/2...
- 1 概率 条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么， 对于如下图所示的图形，线性回归以已经没办法很好的解决问题 2 Logistic Regression(逻辑回归)基本... 1 概率 条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么， 对于如下图所示的图形，线性回归以已经没办法很好的解决问题 2 Logistic Regression(逻辑回归)基本...
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- 本文是机器学习笔记系列 参考链接：https://vas3k.com/blog/machine_learning/ 机器学习这个主题已经很普遍了，每个人都在谈论它，但很少有人能够透彻地了解它。当前网络上的一些机器学习文章晦涩难懂，理论性太强，或者通篇云里雾里地介绍人工智能、数据科学的魔力以及未来的工作等。 所以呢，本文作者 vas3k 通过简洁的语言和清晰明了... 本文是机器学习笔记系列 参考链接：https://vas3k.com/blog/machine_learning/ 机器学习这个主题已经很普遍了，每个人都在谈论它，但很少有人能够透彻地了解它。当前网络上的一些机器学习文章晦涩难懂，理论性太强，或者通篇云里雾里地介绍人工智能、数据科学的魔力以及未来的工作等。 所以呢，本文作者 vas3k 通过简洁的语言和清晰明了...
- 1 SVM的优点 训练好的模型算法复杂度是由支持向量的个数决定，而不是数据维度决定，所以SVM不太容易过拟合。 SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量，即使训练集里面所有非支持点都去除，重复训练过程，结果模型完全一样 一个SVM如果训练得到的支持向量个数少，则模型更容易泛化（比如各有1个点，... 1 SVM的优点 训练好的模型算法复杂度是由支持向量的个数决定，而不是数据维度决定，所以SVM不太容易过拟合。 SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量，即使训练集里面所有非支持点都去除，重复训练过程，结果模型完全一样 一个SVM如果训练得到的支持向量个数少，则模型更容易泛化（比如各有1个点，...
- 目录 先来看机器学习： 什么是特征？ 深度学习是表示学习的经典代表： 深度学习的过程： 深度学习与传统机器学习差别： 深度学习代表算法： 先来看机器学习： 机器学习是利用经验experience来改善 计算机系统自身的性能，通过经验获取知识knowledge。 以往都是人们向计算机输入知识，现在是通过经验的“特征”数据来产生模型model（传统的机器... 目录 先来看机器学习： 什么是特征？ 深度学习是表示学习的经典代表： 深度学习的过程： 深度学习与传统机器学习差别： 深度学习代表算法： 先来看机器学习： 机器学习是利用经验experience来改善 计算机系统自身的性能，通过经验获取知识knowledge。 以往都是人们向计算机输入知识，现在是通过经验的“特征”数据来产生模型model（传统的机器...
- # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npfrom scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, fclusterfrom matplotlib import pyplot as plt def hierarchy_cluster(data, method='average',... # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npfrom scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, fclusterfrom matplotlib import pyplot as plt def hierarchy_cluster(data, method='average',...
- 1 K-mean基本概念 聚类分析是以相似性为基础，对数据集进行聚类划分，属于无监督学习（unsupervised learning）。 K-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式... 1 K-mean基本概念 聚类分析是以相似性为基础，对数据集进行聚类划分，属于无监督学习（unsupervised learning）。 K-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式...
- 来源：AI开发者 作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。 概率分布概述 共轭意味着它有共轭分布的关系。 在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似... 来源：AI开发者 作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。 概率分布概述 共轭意味着它有共轭分布的关系。 在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似...
- 0 统计量：描述数据特征 0.1 集中趋势衡量 均值，平均数，平均值，mean 中位数：将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间的变量，若是偶个数，取中间两个均值 众数：数据出现次数最多的书 0.2 离散程度衡量 方差 variance 标准差 standard deviation，方差的开二次方 1 回归问题和分类问题区别： 回归问题：Y变... 0 统计量：描述数据特征 0.1 集中趋势衡量 均值，平均数，平均值，mean 中位数：将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间的变量，若是偶个数，取中间两个均值 众数：数据出现次数最多的书 0.2 离散程度衡量 方差 variance 标准差 standard deviation，方差的开二次方 1 回归问题和分类问题区别： 回归问题：Y变...
- 目录 KITTI数据集简介与使用 数据集名称 Kitti Oxford RobotCar Cityscape Comma.ai Udacity BDDV CARLA GTA KITTI数据集简介与使用 http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 数据集名称... 目录 KITTI数据集简介与使用 数据集名称 Kitti Oxford RobotCar Cityscape Comma.ai Udacity BDDV CARLA GTA KITTI数据集简介与使用 http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 数据集名称...
- Geoffrey Hinton等6位图灵奖得主亲临，百余位顶级学者邀请你加入群聊「2020北京智源大会」，深入系统探讨「人工智能的下一个十年」。 自2009年深度学习崛起以来，第三波人工智能浪潮席卷全球，推动了新一波技术革命。 在这波澜壮阔的11年，我们见证了技术突破、应用创新与产业变革。 技术上，深度学习首先带来计算机视觉、语音识别等领域的突破，让机器识别的... Geoffrey Hinton等6位图灵奖得主亲临，百余位顶级学者邀请你加入群聊「2020北京智源大会」，深入系统探讨「人工智能的下一个十年」。 自2009年深度学习崛起以来，第三波人工智能浪潮席卷全球，推动了新一波技术革命。 在这波澜壮阔的11年，我们见证了技术突破、应用创新与产业变革。 技术上，深度学习首先带来计算机视觉、语音识别等领域的突破，让机器识别的...
- batch 深度学习的优化算法，即梯度下降。有批梯度下降，随机梯度下降 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。使用batch梯度下降法时，每次迭代你都需要历遍整个训练集，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。这个算法每个迭代需要处理大量训练样本，该算法的主要弊端在于特别是在训练样本数量巨大的时候，单次迭... batch 深度学习的优化算法，即梯度下降。有批梯度下降，随机梯度下降 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。使用batch梯度下降法时，每次迭代你都需要历遍整个训练集，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。这个算法每个迭代需要处理大量训练样本，该算法的主要弊端在于特别是在训练样本数量巨大的时候，单次迭...
- 目录 1、MNIST 2、ImageNet 4、COCO 5、PASCAL VOC 6、FDDB 1、MNIST 深度学习领域的入门数据集，当前主流的深度学习框架几乎都将MNIST数据集的处理入门第一教程。MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28*28，数字放在一个归一化的、... 目录 1、MNIST 2、ImageNet 4、COCO 5、PASCAL VOC 6、FDDB 1、MNIST 深度学习领域的入门数据集，当前主流的深度学习框架几乎都将MNIST数据集的处理入门第一教程。MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28*28，数字放在一个归一化的、...
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