机器学习是什么？这个问题的答案可以参考权威的机器学习定义，但是实际上，机器学习是由它所解决的问题定义的。因此，理解机器学习最好的方式是观察一些实例。首先来看一些现实生活中众所周知和理解的机器学习问题的实例，然后讨论标准的机器学习问题的分类（命名系统），学习如何辨别一个问题是属于哪种标准案例。这样做的...
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2014-08-06 14:13:31
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本系列是以NeuralNetwork and Deep Learning书为基础，加上自己的见解写得，第一次写系列，不好之处，请指出哦！接下来我们会先对神经网络有一个介绍，好让大家明白神经网络是一个什么东西。为了更好的进行学习，在后面会以识别数字为引导，让我们循序渐进学习吧！
先说些有的没的吧！有时候你会不会觉得人的视觉系统在这个世界上，是多么伟大的杰...
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2014-08-06 10:36:01
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事实上有许多的途径可以了解机器学习，也有许多的资源例如书籍、公开课等可为所用，一些相关的比赛和工具也是你了解这个领域的好帮手。本文我将围绕这个话题，给出一些总结性的认识，并为你由程序员到机器学习高手的蜕变旅程中提供一些学习指引。机器学习的四个层次根据能力可以将学习过程分成四个阶段。这也是一个有助于我...
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2014-08-06 10:23:01
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ufldl学习笔记与编程作业：Logistic Regression（逻辑回归）
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。
新教程的地址是：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep ...
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2014-08-05 22:43:40
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ufldl学习笔记与编程作业：Vectorization（向量化/矢量化）
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。
新教程的地址是：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep lea...
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2014-08-05 22:35:40
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ufldl学习笔记与编程作业：Debugging: Gradient Checking（梯度检测）
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。
新教程的地址是：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。...
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2014-08-05 22:35:30
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ufldl学习笔记与编程作业：Linear Regression（线性回归）
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。
新教程的地址是：http://ufldl.stanford.ed...
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2014-08-05 00:40:58
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“I told you so.”假如有一天机器人接管了世界，现实版钢铁侠 Elon Musk 可能会这样告诉你。上个周末时，他发了一条 Twitter，“我们得对人工智能（AI）十分小心”，“它的潜在危害性比核武器还要严重。”看来这个总是把不可能变成可能的钢铁侠对 AI 也是有所顾忌的。他还”补了一刀“，“希望我们不仅仅是超级智能的生物加载程序。很不幸，这种可能性正在增加。”
这并非 Mus...
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2014-08-04 14:35:47
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到家已经几天了, 休息了一阵, 是时候重新学习知识了。接下去一段时间, 会啃《游戏开发中的人工智能》这本书, 顺便写写笔记。马上就大三了, 想想自己选的游戏方向, 现在还蛋疼。 选了一个自己喜欢的方向, 但是确实最忙的一个，这也意味着少时间继续我的iOS学习。也不知道是对是错。既然选了，就学吧。好不，不扯多了。接下去是该系列的笔记。（持续更新）第一章: 游戏人工智能简介1. 定性AI与非定性AI定...
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2014-08-03 23:21:46
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机器学习问题方法总结大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、向量夹角、Pearson相关系数逻辑斯谛回归（二值分类）参数估计（极大似然估计...
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2014-08-03 23:05:56
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