现在用机器学习来做只需要一天时间，所以被当成是机器学习对现在机器医学发展的一个很重要贡献而报道出来。 这里面非常关键的一步就是我们怎么样把这个分配模型做出来，其实就是用的机器学习。...（机器学习过程） 机器学习历史 ? ? 第一阶段：大家都认为要把逻辑推理能力赋予计算机系统，这个是最重要的。...第三个阶段：这时候机器学习作为这个阶段的主流研究内容，可以看到机器学习本身其实就是作为突破知识工程的一个武器而出现的。但是，事实上并没有达到目的，今天大多数的机器学习的结果都是以黑箱的形式存在的。...另外一方面，为什么机器学习这么热门呢？...那么机器学习现在的形态是什么？有人会说算法，有人会说数据。“其实机器学习的形态就是算法 + 数据。” 但是这样的形态下，它有哪些局限性呢？
预测的是离散值，称之为“分类”，连续值是“回归” 测试：学得模型后使用其进行预测的过程，被预测的样本是“测试集” cluster：将训练集的样本分为若干组 学习任务：有监督学习（分类和回归），无监督学习...任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则就不会产生确定的结果。 “没有免费的午餐定理”：任何学习算法的总误差与算法本身无关。前提是：所有的“问题”出现的机会相同，或者同等重要。...这个意义在于：脱离实际谈算法优劣是没有意义的 机器学习历史简要归纳： 二十世纪五十年代到七十年代初：“推理期”，也就是认为机器拥有逻辑推理能力，就拥有了智能 二十世纪七十年代中期：“知识期”，使机器拥有知识...，也就是所谓的“专家系统” 二十世纪八十年代：机器学习成为独立的学科，“从样例中学习”，符号主义（决策树和基于逻辑的学习） 二十世纪九十年代中期以前：基于神经网络的连接主义学习，“试错性”，依赖于调参...二十世纪九十年代中期：“统计学习”，支持向量机，核技巧 二十一世纪初：“深度学习”，原因是运算力和数据多了
二、模型评估和选择 错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例 E=a/m；相应的1-a/m称为精度 误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。...性能度量 均方误差： 学习器的预测结果f(x)，和真实标记y E(f;D) = 1\m((f(x1)-y)^2 + (f(x2)-y)^2 + ... + (f(xm)-y)^2) 错误率和精度 查准率和查全率...TN 查准率P = TP/(TP + FP) 查全率R = TP/(TP + FN) 这是一组矛盾的度量 P-R图 查准率 = 查全率的一点，平衡点 F1度量 = (2 *P*R)/(P+R) 研究学习器在不同任务下的.../(TN + FP) 判断ROC曲线下面的面积的是AUC图 为衡量不同类型错误造成的不同损失，赋予了“非均等代价” 也就是说，不能将错误一视同仁 偏差与方差 泛化误差可分为偏差，方差与噪声之和 偏差：学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度...，即算法的拟合能力 方差：同样大小的训练集的变动所导致学习性能的变化，即数据扰动所造成的影响 噪声：在当前任务下，任何算法所能达到的期望方差的下届，即学习问题本身的难度。
【新智元导读】《机器学习》作者、南京大学教授周志华在本文中，针对当前机器学习环境适应低、数据共享难等局限，提出新概念 learnware（学件）。...Learnware 具有 reusable（可重用）、evolvable（可演进）、comprehensible（可了解） 三大特点，如若能得以实现，强大的机器学习模型也能用小数据训练，数据保密问题也能得以缓解...，更多终端用户都能像专家一样使用机器学习技术，并最终形成一个 learnware 市场。
目前，欠拟合问题容易克服，如在决策树中扩展分支，在神经网络中增加训练轮数；但过拟合问题是机器学习面临的关键障碍。 ⑦模型选择：在理想状态下，选择泛化误差最小的学习器。...评估方法 通常，我们可通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估而做出选择。...另外，需注意的是，当选定好模型和调参完成后，应该用初始数据集D重新训练模型，即让最初划分出来用于评估的测试集也被模型学习，增强模型的学习效果。...若一个学习器C的P-R曲线被另一个学习器A的P-R曲线完全包住，可称学习器A的性能优于学习器C。若两个学习器的P-R曲线发生交叉，则比较它们的面积，面积大的性能优。...ROC与AUC 学习器对测试样本的评估结果一般为一个实值或概率，设定一个阈值，大于阈值为正例，小于阈值为负例，因此这个实值的好坏直接决定了学习器的泛化性能，若将这些实值排序，则排序的好坏决定了学习器的性能高低
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。西瓜书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。...为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识，是一本非看不可的书！！！读书笔记更新至第11章，习题答案更新至第九章。...article/details/100070548 习题参考答案 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/100089327 第8章 - 集成学习.../details/100847573 习题参考答案 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/101280858 第10章 - 降维与度量学习...读书笔记 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/101026155 习题参考答案 第11章 - 特征选择与稀疏学习 读书笔记 https
参考：机器学习算法中GBDT与Adaboost的区别与联系是什么？...8.5 试编程实现 Bagging，以决策树桩为基学习器，在西瓜数据集 3.0α 上训练一个 Bagging 集戚，井与图 8.6 进行比较....尝试了下，设置基学习器数量为21时算是拟合最好的，决策边界如下： ? 8.6 试析 Bagging 通常为何难以提升朴素贝叶斯分类器的性能....从偏差—方差分解的角度看， Bagging 主要关注降低方差，因此它在不剪枝决策树、神经网络等易受样本扰动的学习器上效用更为明显....ps.同样道理，这也是为什么8.5中，以决策树桩为基学习器的Bagging时，效果很差的原因；决策树桩同样是高偏差低方差的模型。
关于本书 《南瓜书 Pumpkin-Book》由开源组织Datawhale发起，团队成员谢文睿、秦州牵头，针对国内机器学习经典教材--周志华老师的《机器学习》，将教材中难以理解的公式做了解析，对跳跃性较大的公式做了推导...，帮助大家解决机器学习中的数学难题。...开源地址：https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book 南瓜书完整PDF版 后台回复 南瓜书 下载 2019年4月3日，南瓜书正式发布。...南瓜书不但得到了学习者的认可，还受到业内专家的好评，以及机器之心、新智元、爱可可老师等众多平台推荐，并且有幸得到西瓜书作者--周志华教授本人的分享。 ?...南瓜书的最佳使用方法是以西瓜书为主线，遇到自己推导不出来或者看不懂的公式时再来查阅南瓜书； 对于初学机器学习的小白，西瓜书第1章和第2章的公式强烈不建议深究； 超纲的数学知识以附录和参考文献的形式给出；
作者简介：夏粉 是百度研究院大数据实验室高级科学家，曾任百度网盟大数据学习技术负责人，主要研究领域包括大规模机器学习、广告和推荐技术、排序学习等。...十年以上机器学习研究经验，曾在机器学习顶级会议杂志ICML, NIPS等发表多篇文章。 QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会，每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、杭州、旧金山召开。...点击阅读原文，下载PDF全文
《机器学习数学基础》由Marc Peter Deisenroth、A Aldo Faisal和Cheng Soon Ong撰写，共381页。...这本书并没有涵盖前沿的机器学习技术，而是通过该书提供阅读其他书籍所需的数学基础。共分为两部分：数学基础知识和使用数学基础知识进行机器学习算法示例。值得初学者收藏和学习！...因此，本书的目标受众包括普通大学生、夜校生和机器学习在线课程的学习者等等。...简介（Introduction） 本书分为两部分，第一部分是数学基础的讲解，第二部分是将第一部分的数学概念应用于基本的机器学习问题中，从而形成“机器学习四大支柱”，如下图所示： ?...作者解释了如何将本书第一部分介绍的数学概念应用于机器学习算法的设计中。在第8章中，作者以数学的方式重述了机器学习的三个组成部分(数据、模型和学习)。
在《国家科学评论》(National Science Review, NSR) 的机器学习专题期刊中，介绍了南京大学周志华教授发表的一篇论文《A brief introduction to weakly...因此，能够使用弱监督的机器学习技术是可取的。...机器学习在各种任务中取得了巨大成功，特别是在分类和回归等监督学习任务中。预测模型是从包含大量训练样本的训练数据集中学习，每个训练样本对应一个事件或对象。...因此，研究者十分希望获得能够在弱监督前提下工作的机器学习技巧。 通常来说，弱监督可以分为三类。...对于机器学习来说，用众包模式为训练数据收集标签是一种经济的方式。具体来说，未标记的数据被外包给大量的工人来标记。
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。...第一部分介绍了基本的 数学工具和机器学习的概念。 第二部分介绍了本质上已解决的技术、最 成熟的深度学习算法。第三部分介绍了被广泛认为是深度学习未来研究重点的但 更具猜测性的想法。...熟悉线性代数、概率 和基本机器学习概念的读者可以跳过第一部分，例如，当读者只是想实现一个能 工作的系统则不需要阅读超出第二部分的内容。...《Deep Learning 中文版初版》 PDF 获取 关注微信公众号 datanlp ，然后回复关键词 深度学习 即可获取。 ? 目录 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
允中 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今年春天，Kyunghyun Cho开始在纽约大学教授本科生《机器学习入门》课程。今天，他把这门课程的讲义和相关资料整理发布出来。...对于本科生来说，最低限度的机器学习知识是什么？1）至少掌握机器学习的高级观点，2）毕业后可以在实践中应用机器学习。 所以就像上一年的NLP课程一样，我开始着手写讲义。 首先是分类。...引入感知器和逻辑回归作为例子，展示传统计算机科学与机器学习之间的区别。然后开始介绍（线性）支持向量机。不过由于时间限制，我并没有教授Kernel SVM。...我从紧邻算法分类器开始，最后将其扩展为自适应基函数网络，我称其为深度学习。讲到这里，大约有一半的学生已经不来上课了…… 然后接着讲回归。这里我着重介绍概率机器学习。我介绍了贝叶斯线性回归等。.../63005/ 下载 下载上述讲义的PDF版本，可以在量子位微信公众号（QbitAI）对话界面，回复：“cho”三个字母。
今天给大家分享的是开源机器学习经典著作《机器学习：概率视角》，英文全称为《Machine Learning: a Probabilistic Perspective》，该书作者是谷歌研究员Kevin Patrick...Murphy，自2012年出版以来就一直被列为机器学习经典著作之一。...本书可以作为PRML的姊妹篇，基于概率论和概率模型的角度来理解机器学习模型。 ? 本书在豆瓣上评分达到了9分，经典著作无疑。 ? 全书包括28个章节，可以算是鸿篇巨制。...algorithms Chapter 24: 马尔科夫链蒙特卡洛推断 MCMC inference algorithms Chapter 25: 聚类 Clustering Chapter 26: 图模型结构学习...Deep learning PDF及配套代码、数据集下载 1、关注「深度学习初学者」 2、回复「20210623」（建议复制）即可获取
推荐阅读时间：10min~12min 主题：谷歌机器学习43条黄金法则（手册版+PDF） 之前的 谷歌机器学习法则：ML工程的最佳实践 将谷歌公司关于机器学习方面的实践经验详细的介绍了下，很多朋友会问有没有手册版以及...PDF版本。...法则 1:不要害怕发布一款没有用到机器学习的产品 Rule #2: First, design and implement metrics....往期精彩回顾 BAT机器学习/深度学习面试300题 Numpy 精品系列教程汇总（你值得拥有） 吴恩达|机器学习秘籍(Machine Learning Yearning) 作者：1or0，脑洞大开（www.naodongopen.com...）签约作者，专注于机器学习研究。
编者按：《国家科学评论》于2018年1月发表“机器学习”特别专题，由周志华教授组织并撰写文章。...本文是对美国俄勒冈州立大学计算机科学名誉教授、人工智能 协会（AAAI，人工智能领域最负盛名的协会）前主席、国际机器学习协会的创始主席Thomas Dietterich的访谈，原作者是周志华教授。...机器学习的挑战和影响：Thomas Dietterich访谈 作者：周志华 翻译：叶奎 校对：宋平 摘要 机器学习是当今人工智能（AI）浪潮的驱动力。...机器学习为什么重要 NSR：机器学习为什么有用？ Dietterich：机器学习为开发高性能软件提供了一种新方法。...机器学习工作的一个重要目标是使机器学习技术能够被只受过很少机器学习培训的人，或没正式接受机器学习培训的人员使用。
2017 年 3 月 3 日，中国人工智能学会（CAAI）将举办 AIDL2《机器学习前沿》会议，邀请了南京大学的周志华教授担任学术负责人，他届时也将在会议上发表致辞。...而在今年 7 月份的 GAIR 大会上，AI 科技评论也将邀请周志华教授进行主题演讲的分享。...机器学习作为近年来非常火的一个概念，关注者追随者甚众，然而它的渊源及由来却鲜有人知晓。在这篇周志华老师写就的文章中，AI 科技评论将带领大家一睹机器学习的两大派别，领略其在历史长河中的变迁和进步。...因为机器学习虽然用到各种各样的数学，但要分析大量数据中蕴涵的规律，统计学是必不可少的。统计学出身的机器学习研究者，绝大部分是把机器学习当作应用统计学。...附：近期由周志华老师担任学术主任的《人工智能前沿讲习班》于近日开班，其主题为《机器学习前沿》，借用周老师最近在CNCC2016的总结：“深度学习可能有寒冬，但机器学习不会有冬天”。
周志华，南京大学教授，计算机科学与技术系副主任，软件新技术国家重点实验室常务副主任，机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长；ACM杰出科学家，IEEE Fellow，AAAI Fellow, IAPR...在 2016 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会上，周志华教授接受了雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)的采访，分享了他对于机器学习的现状以及未来的看法。...| 深度学习技术在机器学习中的地位 对于普通大众来说，可能深度学习这个概念十分的热门。...其实今天的深度学习领域已经融入很多以往机器学习中的很多机理，它们本身其实是想通的，包括一些共性的理论问题，也都是一样的。 | 中国的机器学习研究和美国的差距在哪儿？...往后有很多任务可能都需要新的机器学习技术，但是一个大的趋势是我们要增加机器学习的鲁棒性。这个是非常大的需求，因为在目前情况下很多研究中机器能达到人类的水准，甚至比人类的状态还要好。
【导读】第15届中国机器学习及其应用研讨会今天11月4日在北京交通大学举行，海内外从事机器学习及相关领域研究的10余位专家与会进行学术交流，包括特邀报告、顶会论文交流、以及Top Conference...深度森林初探 这是由机器学习西瓜书作者、南京大学周志华老师讲述的关于他最新集成学习研究成果-深度森林，一种对深度神经网络可替代性方法。 图示：级联森林结构的图示。...回复神经网络作为神经网络的一种主要用于处理时序数据，广泛用于机器翻译、图像理解、情感分析、语音翻译等时序任务中。...大规模分类任务的结构化学习策略 胡清华 教授 天津大学 随着数据规模的不断扩大，分类学习算法面临的任务也越来越复杂，分类学习的类别数从几个增长到几百个，甚至几万个。...本报告将讨论结构化学习任务的特点、评价指标、特征评价和分类模型构造算法。 8.
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