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机器学习入门与实战

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《深度学习》中文版-周志华团队

深度学习机器学习神经网络人工智能

这本书对各类读者都一定用处的，但我们是基于两个主要目标受众而写的。其中一个目标受众是学习机器学习的大学生(本科或研究生)，包括那些开始了职业生涯的深度学习和人工智能研究者。另一个目标群体是没有机器学习或统计背景但要迅速在他们的产品或平台开始使用深度学习的软件工程师。深度学习在许多软件领域都已被证明是有用的，包括计算机视觉、语音和音频处理、自然语言处理、机器人技术、生物信息学和化学、电子游戏、搜索引擎、网络广告和金融。

大数据技术与机器学习

2021-04-22

8400

Attention机制

机器学习神经网络深度学习人工智能

既然采用固定的向量表示输入序列会限制模型性能，那能不能让解码器每次接收的输入都不一样呢，在每次输出时，让解码器有侧重的关注输入序列的不同部分（如：输出“machine”时，应更加关注“机”和“器”，输出“learning”时，应更加关注“学”和“习”），这就是Attention机制的思想。

大数据技术与机器学习

2021-04-22

1.1K0

机器学习 - 模型离线评估

机器学习神经网络深度学习人工智能

模型上线之前可以利用测试数据集进行离线评估，主要指标可以根据具体的问题类型可以有以下的方案。

大数据技术与机器学习

2020-04-22

9540

直觉理解LSTM和GRU

机器学习神经网络深度学习人工智能

网上有很多对于LSTM以及GRU的介绍，主要从构造方面进行了进行了介绍。但是由于构造相对较复杂，而且涉及到的变量较多，往往不那么容易记住。下面我们从直觉的角度来对这两者进行介绍，方便理解和记忆。其中的更深刻的理论原理，可以参看相关的文章和论文。

大数据技术与机器学习

2020-03-26

4360

textRNN/textCNN文本分类

机器学习神经网络深度学习人工智能

textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。

大数据技术与机器学习

2019-12-05

2.1K0

fastText文本分类模型,n-gram词表示

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

英语单词通常有其内部结构和形成⽅式。例如，我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字⾯上推测它们的关系。这些词都有同⼀个词根“dog”，但使⽤不同的后缀来改变词的含义。而且，这个关联可以推⼴⾄其他词汇。

大数据技术与机器学习

2019-11-21

2.7K0

随机森林(RF),Bagging思想

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

Bagging是bootstrap aggregating。思想就是从总体样本当中随机取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出，这就极大可能的避免了不好的样本数据，从而提高准确度。因为有些是不好的样本，相当于噪声，模型学入噪声后会使准确度不高。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

2.5K0

SVM原理与实现

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是众多监督学习方法中十分出色的一种，几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍。关于SVM，流传着一个关于天使与魔鬼的故事。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1.1K0

GBDT算法原理与实现，Boosting思想

决策树神经网络机器学习深度学习人工智能

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

4.6K0

LDA主题模型：一眼看穿希拉里的邮件

神经网络机器学习深度学习人工智能推荐系统

关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），一种是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），本文讲后者。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

8980

马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

这一节我们重点来讲一下马尔可夫，正如题目所示，看了会一脸蒙蔽，好在我们会一点一点的来解释上面的概念，请大家按照顺序往下看就会完全弄明白了，这里我给一个通俗易懂的定义，后面我们再来一个个详解。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

2.2K0

卷积神经网络CNN，CRNN

机器学习神经网络深度学习人工智能图像识别

上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如果是车那是什么车。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

2.1K0

循环神经网络（RNN）

神经网络机器学习深度学习人工智能编程算法

之前介绍的循环神经⽹络模型都是假设当前时间步是由前⾯的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候，当前时间步也可能由后⾯时间步决定。例如，当我们写下⼀个句⼦时，可能会根据句⼦后⾯的词来修改句⼦前⾯的⽤词。**双向循环神经⽹络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。**下图演⽰了⼀个含单隐藏层的双向循环神经⽹络的架构。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1K0

⻓短期记忆LSTM

机器学习神经网络深度学习人工智能

在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。LSTM就是具备了这一特性。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1.6K0

迁移学习机器学习深度学习人工智能神经网络

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨，或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

9780

决策树算法：ID3，C4.5，CART

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别，我们可以思考一下一个决策问题：是否去相亲，一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1.2K0

朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

def fit(self, trainMatrix, trainCategory):

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1.3K0

深度学习图像中的像素级语义识别

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

（1）基于对象的场景分类：这种分类方法以对象为识别单位，根据场景中出现的特定对象来区分不同的场景；基于视觉的场景分类方法大部分都是以对象为单位的，也就是说，通过识别一些有代表性的对象来确定自然界的位置。典型的基于对象的场景分类方法有以下的中间步骤：

大数据技术与机器学习

2019-11-20

1.9K0

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