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【新智元导读】本文作者两次完成 Hinton 在 coursera 上的经典课程“机器学习中使用的神经网络”，他对这门课程作了总结介绍并极力推荐：这门课很难，但绝对是必修课。 我很久以前就完成了 Hinton 的“机器学习中使用的神经网络课程”（Neural Networks for Machine Learning，以下简称 NNML，课程地址：https://www.coursera.org/learn/neural-networks），如你所见，这个课程是2012年首次推出的，当时我对深度学习还不很信
这样只有单一特征的数据，往往难以帮助我们准确的预测房价走势。因此，考虑采集多个特征的数据值，往往能提升预测效果。例如，选取如下4个特征作为输入值时的情况：
吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！然而，吴恩达从最早的 CS229，到后来的 deeplearning.ai 深度学习专项课程，还有其它 AI 资源，大神发布的 AI 知名课程和资料非常多。
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在门外汉看来，机器学习（Machine Learing，ML）入门是个不可完成的任务。 如果你选错了方向，确实就是不可能的了。 然而，在我学习机器学习的基本知识一周后，发现入门比我想象的容易。 本文旨在给予那些对机器学习有兴趣的人一些入门指南，这个指南来自我为期一周的学习经验。 背景 在我开始这一周的机器学习之前，我已经阅读过一些相关的文章了， 并且学习了一半吴恩达（Andrew Ng）在 Coursera 上的机器学习课程，以及一些其他的理论课程。所以我对机器学习有些基本的概念，但我仍然我不能将我的知识转
本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响，以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。 在机器学习中，监督式学习（Supervised Learning）通过定义一个模型，并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法（Gradient Descent）是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化成本函数（cost function）来估计模型的参数（weights）。 梯度下降的伪代码如下： 重复已下过程，直到收敛为止{ ωj = ωj - λ
AI 研习社按：本文的作者是 Thomas Treml，是一名具有社会学背景的数据科学自由职业者。他在 Medium 上分享了自己学习 deeplearning.ai 课程的经历与感想。由 AI 研习社进行编译。
AI 科技评论按：本文的作者是 Thomas Treml，是一名具有社会学背景的数据科学自由职业者。他在 Medium 上分享了自己学习 deeplearning.ai 课程的经历与感想。由 AI 科技评论进行编译。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | shawn 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 TensorFlo
4.1 多维特征（Multiple Features） 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征， 例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
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
介绍 DeepLearning课程总共五大章节，该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记
之前看过一遍，但是总是模模糊糊的感觉，也刚入门，虽然现在也是入门，但是对于一些概念已经有了比较深的认识（相对于最开始学习机器学习的时候）。所以为了打好基础，决定再次学习一下Andrew Ng的课程，并记录笔记以供以后复习参考。 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear Regression with One Variable 模型展示 损失函数定义 梯度下降算法 线性回归中的梯度下降 线性代数计算复习 2. 重点&难点 上面内容中需要强调的有： 1）梯
机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一。本文以吴恩达老师的机器学习课程为主线，使用 Process On 在线绘图构建机器学习的思维导图。
作者：daniel-D 原文：http://www.cnblogs.com/daniel-D/ 这学期 Pattern Recognition 课程的 project 之一是手写数字识别，之二是做一个网站验证码的识别(鸭梨不小哇）。面包要一口一口吃，先尝试把模式识别的经典问题——手写数字识别做出来吧。这系列博客参考deep learning tutorial ，记录下用以下三种方法的实现过程: Logistic Regression - using Theano for something simpl
对于给定的训练集（Training Set），我们希望利用学习算法（Learning Algorithm）找到一条直线，以最大地近似所有的数据，然后通过这条直线所表示的函数（h），来推测新的输入（x）的输出值（y），该模型表示如下：
人工智能无疑是2017年最火爆的技术，许多外行的朋友想学习却不知道从何下手，所以特意将此文翻译过来，供大家参考。可以在短期之内进入这个领域。这些视频大多数都可以在国内的网站上找到。 📷 这个“前十名单”是根据最佳内容创建的，而不是根据评论数量。为了帮助你选择合适的框架，我们首先从一个比较流行的Python DL库的视频开始。。让我们开始！ 1.概述：比较深度学习框架（96K次） - 5分钟 在学习Python，先理解5个最流行的深度学习框架-SciKit Learn，TensorFlow，Theano，Ke
大数据文摘作品 编译：新知之路、小饭盆、钱天培 今年8月，吴恩达的深度学习课程正式上线，并即刻吸引了众多深度学习粉丝的“顶礼膜拜”。一如吴恩达此前在Coursera上的机器学习课程，这几门深度学习课程也是好评如潮。 在诸多粉丝中，加拿大国家银行金融市场的首席分析师Ryan J. Shrott从前三门深度学习课程中总结出了21点心得，总结了该系列课程的诸多精华。 今天，文摘菌就带大家一起来读一读这份“学霸“笔记。 首先来看一下Ryan对该课程的总体评价： 吴恩达先生（Andrew Ng）的3门课程都超级有用，
还是利用房价模型的例子，增加了更多的特征，比如：房间楼层、房间数量、地理位置等，构成了一个含有多个变量的模型
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
前言：最近在跟着吴恩达老师(Andrew Ng)的视频课程学习机器学习，该视频是2014年拍的，虽然有点老，但理论却并不过时，是非常经典的机器学习入门教程，也正是因为这是入门教程，所以视频中的有些数学知识只给出了结论却未进行推导，这对于入门来说再适合不过了，但如果想深入学习机器学习理论和算法就得对那些数学公式的来龙去脉有比较清楚的认识。所以随着学习的深入，我不知道为什么的地方也越来越多，所以我决定先搞清楚视频中涉及到的那些未被推导的数学公式之后再继续学习后面的视频教程。在搞清楚那些数学知识的时候我会在纸上进行演算，但纸质介质对我来说并不利于长时间保存因而不利于备忘，于是决定把学习到的知识和心得组织成一系列文章发布在公众号上，一方面利于自己温故而知新，另一方面也希望这些文字对有同样疑惑的网友有那么一丁点儿用处。
梯度下降无疑是大多数机器学习(ML)算法的核心和灵魂。我绝对认为你应该花时间去理解它。因为对于初学者来说，这样做能够让你更好地理解大多数机器学习算法是如何工作的。另外，想要培养对复杂项目的直觉，理解基本的概念也是十分关键的。
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本文介绍了深度学习的21个心得，包括训练和验证数据的划分、选择合适的网络架构、调参、使用预训练模型、使用迁移学习、使用多任务学习、使用端到端学习、使用生成对抗网络、使用自监督学习、使用强化学习、使用对抗样本、使用正则化、使用模型剪枝、使用缓存、使用量化、使用多GPU训练、使用梯度累积、使用学习率调度器、使用Horovod、使用PyTorch和TensorFlow等。
导读：上一期给大家介绍让你成为优秀数据科学家的42个步骤。深入掌握数据准备，机器学习，SQL数据科学等。今天我们从细节上来把握，七步进入深度学习（文末更多往期译文推荐） 网上有很多的深度学习的免费学习资源，但是可能会对从哪里开始有些困惑。七步内从对深度神经网络的模糊理解到知识渊博的从业者（knowledgeable practitioner）！ 深度学习是机器学习的一个分支，拥有很多的相似性，但是却也不同，深度神经网络结构在自然语言处理、计算机视觉、生物信息学和其他领域解决了各种各样的问题。深度学习经历了一
梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上，也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。
单变量和多变量线性回归：给出一组数据数据，用线性回归方法拟合函数。预测开一家餐馆的盈利，预测房价。涉及的内容不少，连学python到全部理解用了两天时间。
本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！
上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了St
【导读】在推荐系统的相关研究中，我们常常用到两个相关概念：矩阵分解和奇异值分解。这两个概念是同一种算法吗？两者到底有什么差别？在本文中，作者梳理了两种算法的概念、来源和内容，并进行了比较。通过对相关内容的梳理，作者提出，矩阵分解是推荐系统中最初使用的概念，奇异值分解是对该方法的进一步发展。在现在的讨论中，一般将两种方法统一成为奇异值分解。
夏乙 问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谁能想到，NIPS这种顶会都能风波乍起。 Ali Rahimi（阿里·拉希米），因为2007年发表的一篇论文，获得今年的“Test o
学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。学习率越小，损失梯度下降的速度越慢，收敛的时间更长，如公式所示：
【导读】本文是深度学习专家Thalles Silva分享的一篇技术博客，主要讲解机器学习算法中的梯度下降。首先从形象的角度介绍梯度下降：梯度、偏导数等。然后，根据一个具体的例子“根据历史数据来预测当前
来源：机器之心 作者：Vitaly Bushaev 本文长度为8900字，建议阅读15分钟 本文从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。 作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验与见解，除了介绍神
前言 本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验与见解，处理神经网络的基础概念外，这篇文章还描述了梯度下降（GD）及其部分变体。此外，该系列文章将在在后面一部分介绍了当前比较流行的学习算法，例如： 动量随机梯度下降法（SGD） RMSprop 算法 Adam 算法（自适应矩估计） 遗传算法 作者在第一部分以非常简单的神经网络介绍开始，简单到仅仅足够让人理解我们所谈论的概
从How-Old.net说起 大家是否玩过How-Old.net呢？ 这个网站能够推测出相片中人物的年龄与性别~ 好神奇~想知道它是如何实现的吗？ 在它的背后，使用了人脸识别、 机器学习、
作者：寒小阳 && 龙心尘 （感谢投稿） 原文 ：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419 1、总述 逻辑回归是应用非常广
选自TowardsDataScience 作者：Vitaly Bushaev 机器之心编译 作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验与见解，处理神经网络的基础概念外，这篇文章还描述了梯度下降（GD）及其部分变体。此外，该系列文章将在在后面一部分介绍了当前
整理自Andrew Ng的machine learning课程。 目录： 梯度下降算法 梯度下降算法的直观展示 线性回归中的梯度下降 前提： 线性回归模型 ：$h(\theta_0,\theta_1)=\theta_0+\theta_1x$ 损失函数：$J(\theta_0,\theta_1)=\frac{1}{2m} \sum_{i=1}^m (h_\theta(x^(i))-y^(i))^2$ 1、梯度下降算法 目的：求解出模型的参数 / estimate the parameters in the
本人是个对数学和人工智能极其感兴趣的人。平时，我也在线上线下经常与国内外的朋友讨论人工智能的各种方面，无论是技术方面还是哲学方面。我帮助过很多实习生和网上的学生，带领他们从入门一步步过渡到足够从事数据挖掘工作。在此期间，我发现了一件很有趣的事情，所有技术好的数据分析/挖掘工作者，都是喜欢"主动学习"的人。
来源：机器之心 作者：Vitaly Bushaev 本文长度为8900字，建议阅读15分钟 本文从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。 作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验与见解，除了介绍神经网
「这里记录的是吴恩达Andrew Ng在深度学习课程中提到过的优化算法，以及其他受推荐的优化算法。以及日常感谢Andrew Ng的视频」
来源：towardsdatascience.com 编译：马文 【新智元导读】本文作者最近在Coursera上完成了吴恩达的深度学习系列课程的第四门课“卷积神经网络”，这门课细致解释了优化计算机视觉任
本文介绍如何使用python实现多变量线性回归，文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记 现在对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（ x1,x2,...,
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