一个比较高质量的参考语雀网站 https://www.yuque.com/angsweet/machine-learning/jian-jie 线代高数概率论高数，微积分，线代，概率论，运筹学（优化） 微积分、线性代数、概率与统计、矩阵和数值分析、优化方法线代，微积分，概率论，数理统计，一些算法思想 ...
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2020-06-27 11:57:41
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AI这个词相信大家都非常熟悉，近几年来人工智能圈子格外热闹，光是AlphoGo就让大家对它刮目相看。今天小天就来跟大家唠一唠如何进军人工智能的第一步——机器学习。 在机器学习领域，Python已经成为了主流。一方面因为这门语言简单易上手，另一方面是因为Python有足够完善的库可以调用，能为我们节省 ...
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2020-06-27 11:55:04
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监督学习（Supervised Learning） 添加标签，手把手训练。 比如线性回归算法。 半监督学习（Semi-supervised Learning） 非监督学习（Unsupervised Learning） 通过有标签或没标签的数据集，让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习（St ...
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2020-06-26 18:40:25
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blog翻译。原blog：https://keon.github.io/deep-q-learning/ 强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI agent 的机器学习算法。就跟我们学习骑自行车一样，这种类型的AI通过试错来学习。如上图所示，大脑代表AI agent并在环境中活动 ...
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2020-06-26 01:13:31
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对抗训练 对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化，可以提高模型的准确度，同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。 探索网络对底层任务的理解层次，通过对抗训练减少原有独立同分布的测试集的错误率——在 ...
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2020-06-25 23:23:40
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朴素：在给定类别的情况下，各个特征相互独立 贝叶斯公式：P(A|B)=P(A)P(B|A)/P(B) 朴素贝叶斯：P(特征|类别)=P(特征)P(类别|特征)/P(类别) 核心思想：算一下概率，那种类别概率大，就分为那种类别。 在scikit-learn中的实现： 1.高斯贝叶斯：数据集符合高斯（正 ...
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2020-06-25 12:11:08
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在用户输入一个单词的时候，判断这个单词是否拼写错误，如果拼写错误，找到正确的单词并且返回。 思路： 1.准备词库 2.判断一下输入的单词是否在词库中，如果在，输出 3.如果不在，找到与之相对的编辑距离为1的所有单词 4.遍历这些单词，并输出在吃苦中出现次数最多的单词 中文单词拼写检查思路： 1.用所 ...
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2020-06-25 11:30:22
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在机器学习中，我们通过一些已标记的数据（已知的数据，带有标签，确定了其种类和一些属性数值的数据记录）记录成图表等，比如在进行分类问题的训练过程中， 如果特性只有两个，那么可以列平面图表来表示对应的labeled data， 即类似 的图像（来自百度图片）， 其中的曲线既是决策边界，如果我们用一个表格 ...
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2020-06-24 23:46:24
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机器学习（Machine Learning, ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门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。
下面分**机器学习**和**深度学习**分开理清楚... ...
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2020-06-24 21:32:08
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（1）说明：当y为一系列离散值时，问题转为分类问题。比如我们要根据一个肿瘤的大小判断肿瘤是为良性还是为恶性。 （2）假设函数：如下图，如果使用线性的方程作为假设函数，肿瘤大小作为横坐标，是否为恶性作为纵坐标。当y值小于0.5时判定为良性，大于0.5时判定为恶性。但有两个缺点：①经过计算会出现y值远大 ...
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2020-06-24 20:05:02
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