她立刻就打起了喷嚏，过敏使她的脸肿了起来，她难过了好几天，我也很难过（负回报/反馈）。
到此为止，李宏毅2017机器学习课程学习笔记全部结束了，我们总共记录了31次李宏毅老师讲授的课程笔记，带大家回味李老师在视频中的精彩讲话，和大家一起共勉。 “这些内容并不是机器学习的全部内容，仅仅是机
随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为当下热门的话题。AI的核心技术之一就是机器学习（Machine Learning）。机器学习是一种基于数据的自动化算法，它能够让计算机自动识别和学习规律，并应用于实际问题中。机器学习技术的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、自动驾驶等领域。
近年来, 深度学习模型在众多领域取得了广泛成功. 现有的深度学习模型大多部署在静态环境下, 依赖提前收集好 的数据集进行离线训练, 模型一经确定, 便无法进一步更新. 然而, 现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据, 包括随时间演进不断产生的新类别数据. 因此, 理想的机器学习模型应能够从流式数据中不断学习新类, 从而增强自身的判别能力. 这样的学习范式被称作“类别增量学习”(class-incremental learning), 且近年来已成为机器学习领域的研究热点。扩展阅读：机器学习模型迭代方法(Python)
1：统计学习方法概论 1.1：统计学习特点，统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型进行数据分析和预测的一门学科。统计学习也称为统计机器学习 西蒙学习的定义：“如果一个系统能够通过执行某个过程改进他的性能，称之为学习”，按照这一个观点，统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能的机器学习 2：统计机器学习的对象 统计机器学习的对象是数据，统计学习对于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。（这里的同类数据是指具有某种共同性质的数据）。由于他们有统计规律
集成学习(ensemble learning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 集成学习(ensemble learning)是现在非常火爆的机器学习方法。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。 EL概述 从下图，我们可以对集
深度学习：深度学习相比机器学习来说，在复杂问题上的效果更好，但是面对互相影响的问题或者连续问题时就无从下手了，智能处理一对一的映射问题；
由于原论文篇幅很长，内容很丰富，在本推文中无法全部给大家展现出来，所以本文只挑选了原论文中比较重要和核心的内容进行介绍，更详细的内容请参考原论文。比如，本文只会提及元监督学习，有关强化学习和元强化学习的内容并没有提及。
（1）机器学习算法是一类从数据中分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
大哥你好，我是来学「人工智能」的。但是，啥是「深度学习」？啥是「机器学习」？「深度学习」和「机器学习」有啥关系？我究竟该学「深度学习」还是「机器学习」？
以下文章来源于Datawhale ，作者王茂霖 本文分享了机器学习概念，学习路线和知识体系，希望帮助大家更好地入门机器学习。 Part 1 机器学习相关概念 📷 现如今，关于人工智能（AI）领域出现
人工智能中的机器学习是指让计算机通过学习数据的方式改善性能。在机器学习中，有四种主要的学习方式：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。本文将详细介绍这四种学习方式的概念、应用和优缺点。
现代机器学习模型通常使用手工设计的特征和固定的学习算法，然后针对特定的任务从零开始进行训练，特别是在可以收集大量数据和可以使用大量计算资源的很多领域，深度学习都取得了巨大的成功。然而，还有一些任务，其数据本身是稀有的，或计算资源不可用，此时让模型知道如何学习或学会学习就显得尤为重要。元学习作为当前深度学习前沿领域的推手，提供了另一种学习模式，它通过多个学习事件或相关任务来获得经验并提高未来的学习性能，这种学会学习的学习策略可以缓解数据量小和计算效率低下的问题。
文章的英文原文的链接：http://arxiv.org/pdf/1706.00066.pdf
统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，统计学习也称为统计机器学习。
今天，DeepMind 官推贴出一则告示，将 DeepMind 研究人员今年在 UCL 教授的深度强化学习课程“Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning” 资源全部公开。
要理解机器学习首先要明白他的定义，很多人给出了定义“学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。比如： Langley（1996) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。（Machine learning is a science of the artificial. The field's main objects of study are ar
JavaScript 学习-1.注释与 var 变量声明 JavaScript 学习-2.数据类型 JavaScript 学习-3.Array数组对象基本操作 JavaScript 学习-4.Array数组遍历的几种方式 JavaScript 学习-5.对象（object）的创建 JavaScript 学习-6.对象（object）的序列化和反序列化 JavaScript 学习-7.函数定义的几种方式 JavaScript 学习-8.JavaScript 箭头函数的使用 JavaScript
人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。历史从推理为重点，到以知识为重点，再到以学习为重点的清晰脉络。1950年代明确提出来人工智能。
根据训练期间接受的监督数量和监督类型，可以将机器学习分为以下四种类型：监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。
没有接触过机器学习的同学，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程，存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣，我已经编译了这些（见本页底部）的排名，以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说，该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
现在大多数机器学习任务都是单任务学习。对于复杂的问题，也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决，然后再合并结果，得到最初复杂问题的结果。这样做看似合理，其实是不正确的，因为现实世界中很多问题不能分解为一个一个独立的子问题，即使可以分解，各个子问题之间也是相互关联的，通过一些共享因素或共享表示（share representation）联系在一起。把现实问题当做一个个独立的单任务处理，忽略了问题之间所富含的丰富的关联信息。多任务学习就是为了解决这个问题而诞生的。把多个相关（related）的任务（task）放在一起学习。这样做真的有效吗？答案是肯定的。多个任务之间共享一些因素，它们可以在学习过程中，共享它们所学到的信息，这是单任务学习所具备的。相关联的多任务学习比单任务学习能去的更好的泛化（generalization）效果。
金字塔学习法：让你了解自己学习的认知层级，这个我也给小孩教过。我认为也是技术人学习不可缺的一种方法。具体详情如下
源 | 机器之心 自 2012 年多伦多大学 Alex Krizhevsky 等人提出 AlexNet 以来，深度学习作为一种机器学习的强大方法逐渐引发了今天的 AI 热潮。随着这种技术被应用到各种不同领域，人们已经开发出了大量新模型与架构，以至于我们无法理清网络类型之间的关系。近日，来自 University of Dayton 的研究者们对深度学习近年来的发展历程进行了全面的梳理与总结，并指出了目前人们面临的主要技术挑战。小编觉得这是一份非常详细的综述论文，既适合从零开始了解深度学习的人，又适合有基础的
2016年是人工智能（ArtificiaIntelligence，AI）成熟的一年。随着AlphaGo击败人类顶级围棋手，我们真正见证了人工智能的巨大潜力，并开始期待更复杂、更尖端的人工智能技术可以应用在更多的领域，包括无人驾驶、生物医疗、金融等。 如今，人工智能技术在各行各业都显示出了优势。人们自然希望像AlphaGo这样的由大数据驱动的人工智能技术能够很快在生活中应用起来。然而，现实有些令人失望：除了少数行业，大多数领域只拥有有限的数据或质量较差的数据，这使AI技术的落地比我们想象的更困难。是否通过跨组
什么是强化学习算法呢？要回答这个问题，必须先回答强化学习可以解决什么问题，强化学习如何解决这些问题。
学习率（Learning Rate）是机器学习和深度学习中一个至关重要的概念，它直接影响模型训练的效率和最终性能。简而言之，学习率控制着模型参数在训练过程中的更新幅度。一个合适的学习率能够在确保模型收敛的同时，提高训练效率。然而，学习率的选择并非易事；过高或过低的学习率都可能导致模型性能下降或者训练不稳定。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 什么是元学习？ 元学习（Meta-Learning）的概念起源于强人工智能（General AI）的范畴，是指让机器学会学习（Learning-to-Learn），从而让机器变得更加智能，代替人类完成复杂多变的任务。 近来，MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）的兴起带火了元学习的概念，MAML将元学习视为深度学习模型的补充，引入MAML模块，通过适当的组合、调试，可以在保持深度模型精度的同时，额外提高深度学习模型的泛化
在并不算漫长的AI（人工智能）发展史，各种行业背景的专家助力了AI极大的发展，也带来了很多专业术语、概念。术语对于专业研究者是比较清晰及严谨，但对于初学者可能就有理解层面的困扰。
强大的深度神经网络，仍有很多待解决的问题。超限学习机（ELM）发明人、新加坡南洋理工大学副教授黄广斌认为，ELM能够有效地拓展神经网络的理论和算法。近日，黄广斌发表文章《超限学习机：筑梦普适学习和普适智能（Extreme learning Machines: Enabling Pervasive Learning and Pervasive Intelligence）》，介绍了团队在最近三年的四个研究方向，包括突破深度学习的一些弱项、面向普适学习的超限学习机芯片、打破机器学习和生物学习之间的壁垒等。文章认为
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学领域中的一个令人着迷的领域，它的目标是使计算机系统具备类似人类智能的能力。尽管AI在过去几十年中取得了巨大的进步，但它的下一个巨大飞跃可能来自于智能机器学习（Intelligent Machine Learning），这是一种结合了机器学习和人工智能的前沿技术。本文将深入探讨智能机器学习的概念、原理以及它如何改变人工智能的未来。
机器学习之路 系列 （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2022.2.25） 注释：文章会不定时更新补充
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
选自UC Berkeley 机器之心整理 CS294 深度强化学习 2017 年秋季课程的所有资源已经放出。该课程为各位读者提供了强化学习的进阶资源，且广泛涉及深度强化学习的基本理论与前沿挑战。本文介绍了该课程主要讨论的强化学习主题，读者可根据兴趣爱好与背景知识选择不同部分的课程。请注意，UC Berkeley 的 CS 294 并未被归类为在线开放课程，所有视频的使用权仅限个人学习。 课程主页：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接：https://ww
选自UC Berkeley 机器之心整 CS294 深度强化学习 2017 年秋季课程的所有资源已经放出。该课程为各位读者提供了强化学习的进阶资源，且广泛涉及深度强化学习的基本理论与前沿挑战。本文介绍了该课程主要讨论的强化学习主题，读者可根据兴趣爱好与背景知识选择不同部分的课程。请注意，UC Berkeley 的 CS 294 并未被归类为在线开放课程，所有视频的使用权仅限个人学习。 课程主页：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接：https://ww
迁移学习，简单的说，就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领域和功能的一项技术。这个概念目前在机器学习中其实比较少见，但其实它的潜力可以相当巨大。杨强教授在刚刚结束的CCF-GAIR上的演讲
导语：过去两年中，我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时，经常会不得不重新学习某些概念和课程，其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中，我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结，希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中（艰难前行）的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习（ML）？ 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlow入门 结尾 怎样学习机器学习效果最好？ 老实说，没有哪一种学习方
师训平台是一款关注教育者教学感受，专注提高教学幸福感的一款差异化教育培训类产品，是我们的合作伙伴—清华大学心理学系学习科学实验室执行主任宋老师，与他的教研团队一起设计研发的一款线上产品。今天与大家一起分享我们是如何让工具化教培类产品更具有“温度”，同时又满足B端产品多样、规范化设计的。 项目背景 此项目是由我们的合作伙伴-清华大学心理学系学习科学实验室执行主任宋老师和他的团队发起，与我们腾讯云的小伙伴一起完成设计和开发的。宋老师的师资团队在教育培训行业已有多年的沉淀，且在类工具化的教培线上产品授课经验丰富
李宏毅老师的机器学习视频是机器学习领域经典的中文视频之一，也被称为中文世界中最好的机器学习视频。李老师以幽默风趣的上课风格让很多晦涩难懂的机器学习理论变得轻松易懂，他将理论知识与有趣的例子结合在课堂上展现，并且对深奥的理论知识逐步推导，保证学习者能够学习到问题的精髓所在。比如老师会经常用宝可梦来结合很多机器学习算法。对于想入门机器学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。
机器之心报道 参与：张倩、李泽南 在 OpenAI 推出强化学习课程 Spinning Up 后不久。昨天，DeepMind 与 UCL 合作推出了一门深度学习与强化学习进阶课程，以在线视频形式呈现。
摘要：这项工作研究了改善语言模型（LM）学习的一般原则，旨在减少必要的训练步骤，以实现卓越的性能。具体来说，我们提出了一个理论的LM的最佳学习。我们首先提出了一个目标，通过最大限度地提高数据压缩比，在“LM训练无损压缩”视图中优化LM学习。然后，我们推导出一个定理，命名为学习律，以揭示在我们的目标下的最优学习过程中的动力学性质。然后通过线性分类和真实世界语言建模任务的实验验证了该定理。最后，我们的经验验证，最佳学习的LM本质上源于改进的系数的缩放律的LM，表明很大的承诺和意义，设计实用的学习加速方法。我们的代码可以在https://aka.ms/LearningLaw上找到。
眼下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，如何转向人工智能方向，是知乎上的一个问题。本文是我对此问题的一个回答的归档版。相比原回答(https://www.zhihu.com/question/51039416/answer/138535202 )有所内容增加。 一、目的 本文的目的是给出一个简单的，平滑的，易于实现的学习方法，帮助 “普通” 程序员踏入AI领域这个门。这里，我对普通程序员的定义是：拥有大学本科知识；平时工作较忙；自己能获取的数据有限。因此，本文更像是一篇 “from the s
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
新冠疫情期间，为响应教育部的“停课不停学”，各高校学生在疫情期间通过网络在线学习课程。本文对疫情期间的大学生在线学习效果及影响因素进行调查分析，一方面有利于掌握当前疫情背景下在线学习效果情况，为下一步复工复学打好基础；另一方面，此次疫情下大学生在线学习具有规模大、范围广、程度深的特点，为我们研究如何提高在线学习效果提供了难得的窗口期。
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