激活函数(Activation functions)对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算叠加了若干层之后，还是个矩阵相乘。
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。
设计和分析一些让计算机可以自动“学习“的算法。机器学习算法是一类从庞大的数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap: [1] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." (2015) (Three Giants' Survey) Review 机器学习在当下有很多应用：从网络搜索的内容过滤到电商的商品推荐，以及在手持设备相机和智能手机上的应用。机器学习系统用来做图像识别，语音转换，推送符合用户兴趣的内容。这些应用逐渐地开始不仅仅使用机器学习，越来越多的使用
精神疾病是复杂的，涉及不同的症状学和神经生物学，很少涉及单一的、孤立的大脑结构的破坏。为了更好地描述和理解精神疾病的复杂性，研究人员越来越多地将多元模式分类方法应用于神经成像数据，特别是监督机器学习方法。然而，监督机器学习方法也有独特的挑战和权衡，需要额外的研究设计和解释考虑。本综述的目的是提供一套评估机器学习应用于精神障碍的最佳实践。我们将讨论如何评估两种共同的努力:1)作出可能有助于诊断、预后和治疗的预测;2)询问精神病理学背后复杂的神经生理机制。我们在这里重点讨论机器学习应用于功能连接与磁共振成像，作为一个基础讨论的例子。我们认为，为了使机器学习分类对个体水平的预测具有转化效用，研究人员必须确保分类具有临床信息性，独立于混杂变量，并对性能和泛化性进行适当评估。我们认为，要想揭示精神疾病的复杂机制，需要考虑机器学习方法识别的神经成像特征(如区域、网络、连接)的独特效用、可解释性和可靠性。最后，我们讨论了大型、多站点、公开可用的数据集的兴起如何有助于机器学习方法在精神病学中的应用。
今天开始更新机器学习系列，近日主要研究机器学习基石以及西瓜书等方面的学习，本文将更新机器学习基石的相关笔记。
关于机器学习中的特征我有话要说 在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程，这样的过程包括数据处理+模型训练，而数据处理又包括了特征提取，特征表示。模型训练中有训练的策略，训练的模型，算法相关等等的一套流程，一个好的预测模型与特征提取，特征表示的方法息息相关，而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。 以上是我个人的一些观点，如有不同见解的人，也希望你们留言，大家一起探讨，一起进步。
在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法，机器学习是一个过程，这样的过程包括数据处理+模型训练，而数据处理又包括了特征提取，特征表示。模型训练中有训练的策略，训练的模型，算法相关等等的一套流程，一个好的预测模型与特征提取，特征表示的方法息息相关，而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/81502138
编者按：本文源自作者 Jean-Nicholas Hould 的个人博客，他是一位来自加拿大蒙特利尔的数据科学家，具有丰富的研发和实践经验。本文节选自作者个人的学习笔记，原文见文末链接，AI研习社编译。 对许多刚入门机器学习的开发者而言，许多参数和定义都显得抽象、难以理解，可能许多人直到开始进入实际的项目研发，都还没能真正搞清楚这些参数和定义的确切含义。为此，我在这里故意避开 scikit-learn 等现成的算法工具，从零开始自己用 Python 实现了一个感知机二元分类器，一方面通过实际代码深入认识了感
传统的机器学习工作流程主要集中在模型训练和优化上，最好的模型通常是通过像精确或错误这样的性能度量来选择的，我们倾向于假定一个模型如果超过了这些性能标准的某些阈值，就足以进行部署。 然而，为什么一个模型
本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。 日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。 本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。
在上一篇推送中总结了用数学方法直接求解最小二乘项的权重参数，然而有时参数是无法直接求解的，此时我们就得借助梯度下降法，不断迭代直到收敛得到最终的权重参数。首先介绍什么是梯度下降，然后如何用它求解特征的权重参数，欢迎您的阅读学习。 1 梯度下降 梯度是函数在某点处的一个方向，并且沿着该方向变化最快，变化率最大。 沿着梯度这个方向，使得值变大的方向是梯度上升的方向，沿着使值变小的方向便是下降的方向。 综上，梯度下降的方向就是在该点处使值变小最快的方向。 2 梯度下降求参数 2.1 求梯度 在上个推送中我们得出了
引言 提起笔来写这篇博客，突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是，工作杂事多，加之懒癌严重，导致这个系列一直没有更新，向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是，按理说，机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写，详细的应用建议应该在讲完机器学习常用算法之后写，突然莫名奇妙在中间插播这么一篇，好像有点打乱主线。 老话说『亡羊补牢，为时未晚』，前面开头忘讲的东西，咱在这块儿补上。我们先带着大家过一遍传统机器学习算法，基本思想和用途。把问题解决思路和方法应用建议提前到这里的想法也很简单，希望能提前给大家一些小建议，对于某些容易出错
作者授权转载 作者：寒小阳 摘自：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50469334 大数据文摘愿意为读者打造高质量【机器学习讨论
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就
引言 前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法
【导读】文章标题是个很有趣的问题，深度学习作为机器学习的子集，它和普通机器学习之间到底有什么区别呢？作者使用了一种很普通的方式来回答这个问题。 本质上，深度学习提供了一套技术和算法，这些技术和算法可以帮助我们对深层神经网络结构进行参数化——人工神经网络中有很多隐含层数和参数。深度学习背后的一个关键思想是从给定的数据集中提取高层次的特征。因此，深度学习的目标是克服单调乏味的特征工程任务的挑战，并帮助将传统的神经网络进行参数化。 现在，为了引入深度学习，让我们来看看一个更具体的例子，这个例子涉及多层感知器(ML
引言 前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我
这是一个值得思考的问题。机器学习算法并不缺乏，那么为什么数据科学家会倾向于深度学习算法呢？神经网络提供了传统机器学习算法不具备的功能吗？
最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常是人工标准），它可以学会将数据映射到已知目标（也叫标注）。监督学习广泛应用到光学字符识别、语音识别、图像分类和语言翻译。
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我之前的
前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样，注重算法的实现，但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法，还有一些其他的知识需要我们去注意。
原文：http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/40680687 学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求
本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。 日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。
作者 | 侯雷平、苏传捷、朱红垒 责编 | 何永灿 近年来，机器学习在搜索、广告、推荐等领域取得了非常突出的成果，成为最引人注目的技术热点之一。微博也在机器学习方面做了广泛的探索，其中在推荐领域，将机器学习技术应用于微博最主要的产品之一——热门微博，并取得了显著的效果提升。 热门微博推荐系统介绍 热门微博业务场景 热门微博是基于微博原生内容的个性化兴趣阅读产品。提供最新最热优质内容阅读服务，更好地保障用户阅读效率和质量，同时达到激励微博上内容作者更好的创作和推广内容。 热门微博的推荐系统主要面临以下两点挑
大家好，我是小发猫。今天又要跟大家讲故事了。这个问题很有意义。机器学习算法没有缺点，那么为什么数据科学家选择深度学习算法呢？神经网络能为我们提供哪些传统机器学习无法提供的功能？
今天，推荐系统的模型和应用已经相当成熟，然而部署一套全新的推荐系统，甚至仅在已有系统上添加数据维度和模型优化依然是非常耗时耗力的事情。
【导读】我们知道，近年来机器学习，特别是深度学习在各个领域取得了骄人的成绩，其受追捧的程度可谓是舍我其谁，但是有很多机器学习模型（深度学习首当其冲）的可解释性不强，这也导致了很多论战，那么模型的可解释
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
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 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。 Agnis Liukis 拥有超过 1
在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课：一些最最基本的概念，比如特征，训练集，维数，假设空间等，通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来，再通过一个例子说明什么是归纳偏好。 归纳偏好 归纳偏好（inductive bias），机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。 任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑，而无法生成确定的学习结果，这也是机器学习中非常重要的概念，举例说明。 例子 如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征：股票经纪公司等
选自Medium 作者：James Le 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天、蒋思源 近日，软件工程师 James Le 在 Medium 上发表了一篇题为《The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply》的文章，从反向传播到最大池化最后到迁移学习，他在文中分享了主要适用于卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络的10大深度学习方法。机器之心对本文进行了编译，原文链接请见文末。 过去十年来，人们对机器学习兴趣不减。你几乎每天都会在计算机
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（四）神经网络的学习的上半部分。
陈迪豪，第四范式先知平台架构师。个人兴趣广泛，在开源社区比较活跃，维护了1600+ star的容器Web管理平台Seagull。大二加入了小米做Android移动端开发，然后有幸学习到后端基础架构技术，参与了HBase、ZooKeeper等社区开发，并且开源了NewSQL依赖的全局严格递增timestamp服务chronos，对分布式存储有一定了解。后来加入云服务创业公司UnitedStack，负责存储、容器、大数据业务，参与了OpenStack、Docker、Ceph等开源项目，在Austin OpenStack Summit上分享了Cinder多后端存储相关的技术，期间也获得了AWS Solution Architect认证。目前从事云深度学习方向，负责深度学习平台的架构和实现，对容器调度系统Kubernetes和深度学习框架TensorFlow有一定了解。
回顾一下，我们在机器学习基石课程的第一节课就提到过，机器学习的目的就是让机器从数据data中学习到某种能力skill。我们之前举过一个典型的推荐系统的例子。就是说，假如我们手上有许多不同用户对不同电影的排名rank，通过机器学习，训练一个模型，能够对用户没有看过的某部电影进行排名预测。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天推送了XGBoost的原理，已知某个样本 xi ，经过XGBoost 求解得到的 yi 是由 K 个决策树线性叠加的结果。那么在求解每个树的叶子节点的权重参数时，用的目标函数是损失函数 Loss 和正则化惩罚项组成的，XGBoost对这个目标函数做了很多次演化，其中重要的两步： 将损失函数 loss 用泰勒公式展开取前三项，这
导读：近日，软件工程师 James Le 在 Medium 上发表了一篇题为《The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply》的文章，从反向传播到最大池化最后到迁移学习，他在文中分享了主要适用于卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络的10大深度学习方法。 过去十年来，人们对机器学习兴趣不减。你几乎每天都会在计算机科学程序、行业会议和华尔街日报上看到机器学习。对于所有关于机器学习的讨论，很多人把机器学习能做什么与希望其做什么混为一谈。从
假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。当然了，如果丢掉的是没用的信息那多好啊），保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。
调整训练数据或是问题的抽象定义方法可能会带来巨大的效果改善。甚至是最显著的改善。 下面是概览：
在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。
导读：在人工智能领域，模型的可解释性一直是研究者和工程师们关注的焦点。随着机器学习模型在各个领域的广泛应用，如何理解模型的决策过程成为了一个重要课题。SHAP（SHapley Additive exPlanations）算法作为一种新兴的模型解释技术，为我们提供了一种全新的视角来理解复杂的机器学习模型。
大数据文摘作品 编译：小鱼、肖依月、高宁、Aileen 在过去十年里，大众对机器学习的兴趣与日俱增。几乎每天都可以在计算机科学程序、行业会议和华尔街日报上看到机器学习的身影。在所有关于机器学习的讨论中，很多都将“机器学习的作用”和“人类希望机器学习能够做什么”这两个观念混为一谈。从根本上说，机器学习是使用算法从原始数据中提取信息，并用某种模型进行表示，然后对于一些我们尚未建模的数据，使用模型来进行推断。 神经网络是机器学习模型的一种，而且已经存在了至少50年了。神经网络的基本单元是节点，源于哺乳动物大脑中的
0 回顾 在最近的推送中，先后总结了最小二乘法的原理，两个求解方法：直接法和梯度下降，最后利用这两种思路进行了python实战；之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性，因为它是无偏估计，这也带来了它非常惧怕多重共线性问题，在面对这些数据时，它往往得到的权重参数方差大，是一个不稳定的回归算法。 工程应用中，你拿到的数据集可能有上百个特征维度，实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性，所以OLS实际上没有太多的实际应用价值，它必须要想到一种办法解决多重共线性，进而过滤掉那些权重参数等
贝叶斯推断是概率论和统计学机器学习中的重要组成部分。 它是基于由著名统计学家托马斯贝叶斯给出的贝叶斯定理。 在贝叶斯推断中，随着更多证据或信息的出现，假设概率得到更新。
基础知识 1. 为何深层神经网络难以训练 梯度消失:反向调整权重的时候 前面层的梯度越来越小,导致前面层的学习慢于后面层; 梯度爆炸:在循环神经网络中,网络更新过程中梯度不断积累,导致网络的权重值大幅度更新,网络不稳定.在极端的情况下.权重值甚至会溢出,变成nan值,再也无法更新. 权重矩阵的退化导致模型的有效自由度减少. 2. 深度学习和机器学习的区别是什么 机器学习依赖行业分析人员的特征,从而有目的的去提取目标信息,非常依赖任务的特异性以及设计特征的人.深度学习可以从大数据
二分类、多分类以及回归问题都属于监督学习－－目标是学习训练输入和对应标签之间的关系。 监督学习只是机器学习的冰山一角。机器学习主要分为４类:监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。
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