最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾 1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是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的一门科学技术。 它使用计算机技术，应用微积分 ...
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2020-03-19 13:35:00
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本部分展示一个ML项目，假设是一家房地产公司的新聘数据科学家。下面是这个项目的步骤： 看大图 获取数据 发现和可视化数据以获得见解 准备用于机器学习算法的数据 选择一个模型并进行训练 微调您的模型 介绍您的解决方案 启动，监视和维护系统。 在学习机器学习时，最好尝试使用真实数据而不是人工数据集。本部 ...
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2020-03-19 09:36:51
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请注意本文的神经网络的结构略不同于以往的神经网络。在这里，只有点与点的连线上会有激活函数，一个节点本身是不会有运算的。 看了网上大部分文章和3B1B的视频，BP算法用到的就是链式法则。但由于数学家喜欢把一件事情复杂化，程序员喜欢用矩乘来优化复杂度，BP算法就看上去有些难以理解。 最近看了CNN，自己 ...
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2020-03-18 23:58:43
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简介 统计学习，或者说机器学习的方法主要由监督学习、无监督学习和强化学习组成（它们是并列的，都属于统计学习方法）。 统计学习方法要素 1、假设数据独立同分布。（同数据源的不同样本之间相互独立） 2*、假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间。（你确定了这个函数的样式，就是假设空间，但是函数里 ...
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2020-03-18 20:20:51
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机器学习之回归篇（一） 一、综述 ? 回归就是从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，也就是建立数学模型并估计未知参数。回归的目的是预测数值型的目标值，它的目标是接受连续数据，寻找最适合数据的方程，并能对特定的值进行预测。其中所寻求的方程叫做回归方程，求解回归方程，首先要确定模型，最简单的回归 ...
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2020-03-18 13:14:27
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内容来源： https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/00.00-preface.html １、什么是机器学习 机器学习是用数据科学的计算能力和算法能力去弥补统计方法的不足，其最终结果是为那些目前既没有高效的理论支持、又没有高效的计算方法 ...
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2020-03-18 11:39:56
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第12篇文章，我们一起来看下Kmeans聚类算法。 在上一篇文章当中我们讨论了KNN算法，KNN算法非常形象，通过距离公式找到最近的K个邻居，通过邻居的结果来推测当前的结果。今天我们要来看的算法同样非常直观，也是最经 ...
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2020-03-18 09:47:48
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详细推导线性回归 关键词：线性回归; linear Regression. 绪论 根据李航的归纳，机器学习模型有三要素，分别是：模型、策略和算法。为了简单好记，本文认为，在线性回归问题中，模型、策略和算法可以做如下简记： 模型 = 模型 策略 = 损失函数 + 优化目标 算法 = 解析解/数值计算方 ...
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2020-03-17 23:51:18
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letter_recog.cpp是ml.hpp的最佳案例，可以解读出样本集、机器学习的内容，所以写了两篇博客。 ml.hpp的整体理解，请拜读大神的文章，多读几遍。 【样本集】 1、文件的读取、保存，推荐用load()、save()，而不是read()、write()。 2、样本集有data（数据集 ...
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2020-03-17 19:07:57
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导读 从一开始的AlphaGo击败世界冠军、到今天的自然语言处理、自动驾驶等，这与机器学习之强化学习算法息息相关。这股技术热浪也在逐年上升中。本文通俗语言简洁强化学习原理，马尔科夫过程，以及深度强化学习的应用。 概论 随着近些年人工智能领域的发展，机器学习技术被分为监督学习、无监督学习和强化学习三大 ...
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2020-03-17 14:06:39
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