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机器学习算法工程师

机器学习、深度学习、数据挖掘等人工智能领域的技术实战干货文章，这里都有！

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基础|认识机器学习中的逻辑回归、决策树、神经网络算法

机器学习决策树神经网络编程算法线性回归

逻辑回归。它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归，但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割，因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法，它的输出结果表征了某个样本属于某类别的概率。逻辑回归的成功之处在于，将原本输出结果范围可以非常大的θTX 通过sigmoid函数映射到(0,1)，从而完成概率的估测。sigmoid函数图像如下图所示：

机器学习算法工程师

2018-09-29

9540

《机器学习》笔记-概率图模型（14)

机器学习深度学习

如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。章节目录

机器学习算法工程师

2018-07-27

6920

阿里资深 AI 工程师教你逐个击破机器学习核心算法

编程算法监督学习无监督学习决策树机器学习

近年来，随着 Google 的 AlphaGo 打败韩国围棋棋手李世乭之后，机器学习尤其是深度学习的热潮席卷了整个 IT 界。

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2018-07-27

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机器翻译不可不知的Seq2Seq模型

机器翻译 https 网络安全机器学习神经网络

Seq2Seq，全称Sequence to Sequence。它是一种通用的编码器——解码器框架，可用于机器翻译、文本摘要、会话建模、图像字幕等场景中。Seq2Seq并不是GNMT（Google Neural Machine Translation）系统的官方开源实现。框架的目的是去完成更广泛的任务，而神经机器翻译只是其中之一。在循环神经网络中我们了解到如何将一个序列转化成定长输出。在本文中，我们将探究如何将一个序列转化成一个不定长的序列输出（如机器翻译中，源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度）。

机器学习算法工程师

2018-07-27

1.4K0

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

html 机器学习

地址:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html

机器学习算法工程师

2018-07-26

2K0

EM算法原理总结

编程算法 html 机器学习

地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html

机器学习算法工程师

2018-07-26

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《机器学习》笔记-强化学习（16）

机器学习强化学习深度学习机器人

如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试

机器学习算法工程师

2018-07-26

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《机器学习》笔记-聚类（9）

机器学习深度学习无监督学习

作者：刘才权编辑：黄俊嘉前言如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/30980999)），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅

机器学习算法工程师

2018-06-07

3790

《机器学习》笔记-贝叶斯分类器（7）

作者：刘才权编辑：陈人和前言如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理

机器学习算法工程师

2018-03-30

6560

机器学习各种熵：从入门到全面掌握

作者：黄海安编辑：陈人和概述信息熵是信息论和机器学习中非常重要的概念，应用及其广泛，各种熵之间都存在某些直接或间接的联系，本文试图从宏观角度将各种熵穿插起来，方便理解。本文首先讲解机器学习算法中常用的各种熵的概念、公式、推导，并且联系机器学习算法进行说明熵的应用，最后是简单总结。希望通过本文能够全面的梳理熵的各方面知识，由于本人水平有限，如写的不好地方，敬请原谅！机器学习常用熵定义熵是什么？熵存在的意义是啥？为什么叫熵？这是3个非常现实的问题。

机器学习算法工程师

2018-03-30

1.7K0

《机器学习》笔记-集成学习（8）

机器学习深度学习

作者：刘才权编辑：祝鑫泉前言如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核

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2018-03-30

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《机器学习》笔记-决策树（4）

机器学习决策树深度学习

作者：刘才权编辑：黄俊嘉写在最前面如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的

机器学习算法工程师

2018-03-06

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【DLND 机器学习算法全栈工程师】干货！小白也能看懂的神经网络入门

机器学习编程算法神经网络

导语：干货来了，Udacity Machine Learning 课程导师 Walker 亲自出马，教你简单形象有趣地掌握神经网络！神经网络是什么？神经网络就是一系列简单的节点，在简单的组合下，表

机器学习算法工程师

2018-03-06

1.4K0

重磅！一文彻底读懂智能对话系统！当前研究综述和未来趋势

深度学习机器学习

作者：蒙康编辑：王抒伟笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文，《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》，论文来自于京东数据团队，论文引用了近124篇论文，是一篇综合全面的介绍对话系统的文章，可谓是诚意满满，今天我们将其重点进行解读，以飨读者。前言 1 拥有一个虚拟助理或一个拥有足够智能的聊天伙伴系统似乎是虚幻的，而且可能只在科幻电影中存在很长一段时间。近年来，人机对话因其潜在的潜力和诱人的商业

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2018-03-06

2.9K0

GAN系列学习(2)——前生今世

机器学习编程算法

作者：刘威威编辑：李文臣本文是GAN系列学习--前世今生第二篇，在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分，在此篇文章中，主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们对GAN的主要改进，并推荐了一些Github代码复现链接。本文旨在对GAN的变种做一些梳理工作，详细请看下文。 3 1.DCGAN 【Paper】： http://arxiv.org/abs/1511.06434 【github】 : https

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2018-03-06

1.2K0

《机器学习实战》学习笔记（十一）：线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄

机器学习线性回归编程算法

作者：崔加华编辑：祝鑫泉前言 1 好久没有更新了，最近中耳炎，晚上耳鸣，一度影响正常工作，慢慢吃药调理中。在学习之余，记得加强体育锻炼！前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归，并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。什么是回归 2 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015 * an

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2018-03-06

1.7K0

机器学习实战---线性回归提高篇之乐高玩具套件二手价预测

机器学习线性回归

作者：崔家华编辑：王抒伟 PS（欢迎访问作者个人网站：www.cuijiahua.com）线性回归零前言：本篇文章讲解线性回归的缩减方法，岭回归以及逐步线性回归，同时熟悉sklearn的岭回归使用方法，对乐高玩具套件的二手价格做出预测。一岭回归：如果数据的特征比样本点还多应该怎么办？很显然，此时我们不能再使用上文的方法进行计算了，因为矩阵X不是满秩矩阵，非满秩矩阵在求逆时会出现问题。为了解决这个问题，统计学家引入岭回归（ridge regression）的概念。 1、岭回归是啥子？岭回归

机器学习算法工程师

2018-03-06

1.8K0

从损失函数的角度详解常见机器学习算法(2)

机器学习编程算法

作者：章华燕小编：赵一帆逻辑回归详解分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。这时，输入变量X可以是离散的，也可以是连续的。监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器(classifier)。分类器对新的输入进行输出的预测(prediction)，称为分类(classification)。统计学习方法都是由模型，策略，和算法构成的，即统计学习方法由三要素构成，可以简单表示为：方法 = 模型 + 策略 + 算法对于logis

机器学习算法工程师

2018-03-06

1K0

浅析深度学习在实体识别和关系抽取中的应用

深度学习机器学习神经网络

实体识别作者：蒙康编辑：黄俊嘉命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下

机器学习算法工程师

2018-03-06

2.4K0

GAN系列学习(1)——前生今世

深度学习机器学习

作者：刘威威编辑：李文臣 1 1.GAN的 ‘前世’？大家都知道GAN是Ian Goodfellow 2 014年放出的一篇开山之作，在深度学习界评价很高，可以说GAN的出现，给深度学习界带来了很多的研究(shui)课(lun)题(wen)。但是如果说GAN是另外一种网络的变种，不知道你是否相信呢？但是有一个人是坚信不疑的，这个人就是德国AI科学家Jürgen Schmidhuber，说到这个人可能很多人不太了解，毕竟不是像Hinton Yoshua bengio, Yan lecun这样出名的人，事实

机器学习算法工程师

2018-03-06

1.3K0

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