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机器之心

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经典教材《统计学习导论》第二版来了,新增深度学习等内容,免费下载
机器之心报道 机器之心编辑部 经典的《统计学习导论》又出第二版了,相比于第一版,新版增加了深度学习、生存分析、多重测试等内容,可免费下载。 斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》(简称 ESL)被称为频率学派的统计学习「圣经」,由 Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 这三位大师共同完成。这本书介绍了神经网络、支持向量机、分类树和 boosting、图模型、随机森林等各类机器学习算法,可以帮助读者了解
机器之心
2023-03-29
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15年软件架构师经验总结:在ML领域,初学者踩过的5个坑
选自towardsdatascience 作者:Agnis Liukis 机器之心编译 编辑:杨阳 如果你要构建你的第一个模型,请注意并避免这些问题。 数据科学和机器学习正变得越来越流行,这个领域的人数每天都在增长。这意味着有很多数据科学家在构建他们的第一个机器学习模型时没有丰富的经验,而这也是错误可能会发生的地方。 近日,软件架构师、数据科学家、Kaggle 大师 Agnis Liukis 撰写了一篇文章,他在文中谈了谈在机器学习中最常见的一些初学者错误的解决方案,以确保初学者了解并避免它们。 Agni
机器之心
2022-08-25
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关于机器学习这门炼丹术,理论基础到底有多可靠?
机器学习领域近年的发展非常迅速,然而我们对机器学习理论的理解还很有限,有些模型的实验效果甚至超出了我们对基础理论的理解。
机器之心
2022-02-24
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ICML 2019 | Hinton等人新研究:如何更好地测量神经网络表示相似性
作者:Simon Kornblith、Mohammad Norouzi、Honglak Lee、Geoffrey Hinton
机器之心
2019-05-21
1.1K0
PyTorch进阶之路(二):如何实现线性回归
这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法:线性回归。我们将创建一个模型,使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度(输入变量或特征)预测苹果和橙子的作物产量(目标变量)。训练数据如下:
机器之心
2019-04-09
1K0
机器学习必学10大算法
本文介绍了 10 大常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
机器之心
2019-03-30
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模型转代码:XGBoost等模型也能快速转纯C或Java代码
那么转化为 Java/Python/C 源代码有什么用呢?想象一下如果我们使用 ML 框架(scikit-learn\XGBoost\LightGBM)训练了一个模型,现在我们希望把这个模型做成应用或嵌入到已有的模型中,那么我们肯定需要考虑这些问题:
机器之心
2019-03-15
1.7K0
资源 | 25个机器学习面试题,期待你来解答
许多数据科学家主要是从一个数据从业者的角度来研究机器学习(ML)。因此,关于机器学习,我们应该尽可能多地把注意力放在新的程序包、框架、技术等方面,而不是关于核心理论的深入研究。在本文中,我所定义的机器学习包含所有的统计机器学习方法,因此不仅仅指深度学习。
机器之心
2018-09-20
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入门 | 从线性回归到无监督学习,数据科学家需要掌握的十大统计技术
选自KDnuggets 作者:James Le 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤、蒋思源 「数据科学家比程序员擅长统计,比统计学家擅长编程。」本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术,包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。 不管你对数据科学持什么态度,都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」榜单,其中第一名就是数据科学家。尽管排名已经顶尖了,但数据科学家的工作内容一定不会就此止步。随着深度学习等技术越来越普遍
机器之心
2018-05-10
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资源 | 从ReLU到Sinc,26种神经网络激活函数可视化
选自GitHub 作者:David Sheehan 机器之心编译 在本文中,作者对包括 Relu、Sigmoid 在内的 26 种激活函数做了可视化,并附上了神经网络的相关属性,为大家了解激活函数提供了很好的资源。 在神经网络中,激活函数决定来自给定输入集的节点的输出,其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化,激活函数需要是可微分(或者至少是几乎完全可微分的)。此外,复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸的问题。因此,神经网络倾向于部署若干个特定的
机器之心
2018-05-10
1.1K0
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