机器学习

“机器学习是近20多年兴起的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。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。”

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超级干货 :一个框架解决机器学习大部分问题

一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家,在他的 Linkedin 发表了一篇文章 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem,介绍他建立的一个自动的...
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【资料大放送】75页PPT|机器学习与工业实践

本文是天善智能签约讲师 邹博 的课程 机器学习与工业实践 课件,未经允许,禁止转载。推荐课程:机器学习与工业实践分享内容:  &n...
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【资料大放送】19页PPT|贝叶斯算法与新闻分类实战

本文是天善智能签约讲师 唐宇迪 的课程 贝叶斯算法与新闻分类实战 课件,未经允许,禁止转载。推荐课程:贝叶斯算法与新闻分类实战分享...
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EM算法

总第82篇01|概念及原理:EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代分两步完成:E步,求期望(...
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机器学习(20)之Adaboost算法原理小结

在(机器学习(17)之集成学习原理总结)中,讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类...
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机器学习(19)之支持向量回归机

(机器学习(15)之支持向量机原理(一)线性支持向量机)(机器学习(16)之支持向量机原理(二)软间隔最大化)机器学习(18)之支持向量机原理(三)线性不可分支持...
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机器学习(18)之支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数

在(机器学习(15)之支持向量机原理(一)线性支持向量机)和(机器学习(16)之支持向量机原理(二)软间隔最大化)中我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间...
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有预测能力的人,都会用贝叶斯来思考

​贝叶斯定理太有用了,不管是在投资领域,还是机器学习,或是日常生活中高手几乎都在用到它。我准备花一个系列,从下面4个方面来科普下贝叶斯定理:1.贝叶斯...
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dl-docker

因使用gtx1050显卡,制作floydhub的dl-docker时,opencv出错。参考:https://github.com/floydhub/dl-docker修改Dockerfile.gpu如下安装opencv及其依赖,其余...
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【资料大放送】25页PPT|阿里机器学习系列课程--如何在PAI上实现GBDT与LR的融合

本文是 阿里机器学习系列课程 刘吉哲老师 的《如何在PAI上实现GBDT与LR的融合》课件刘吉哲    阿里云机器学习产品高级专家多年从事大数...
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LDA主题聚类

一行一个文档,一列一个单词。每个文档有主题概率,每个单词有主题概率。一个主题由几个关键词组成。把文档按照主题聚类。
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docker and deep learning 123

一、为什么用Docker:隔离环境、重建环境每个深度学习实例可能会采用不同的框架(Python, Torch, Tensorflow, Caffe, OpenCV...),每个框架会有很多依赖,安...
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以莺尾花数据集为例,探讨R模型部署之道

内容概要:1、iris数据集简介2、R模型部署的可能方案3、H2o.ai框架及pojo/mojo模型部署正式内容:iris data set简介Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fis...
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机器学习(8)之范数正则与Lasso详解

线性回归及L2正则大家对于线性回归以及带有二范数正则的线性回归已经比较熟悉了,其权值可以采用正规方程求解,亦可采用基于梯度下降的迭代求解。本文首先带...
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一文看懂自动驾驶中应用的机器学习算法

机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案,电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率,也有一些潜在的应用,比如利用不同外部和内部...

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