2017-12-19 Queen 目标检测和深度学习 本文整理了机器学习/深度学习比较优秀的线上开放课程，一般来说，入门机器学习的经典课程是Stanford: CS229，入门深度学习的经典课程是Stanford...utm_source=wechat_session&utm_medium=social) [Winter 2018][RL] 参考 深度学习名校课程大全: https://zhuanlan.zhihu.com
前面两篇文章要点回顾： 第一篇：机器学习的主要任务是用算法A，利用数据集D从假设集H中挑出一个函数g，使得E_in(g)最小。...也就是说，机器确实从数据中学习到了“知识”。 这篇文章是对第8课内容的总结，比较短，但是很重要。...经过前面各种证明，好不容易得出了机器可以学习的结论，noise的存在，让我们回到原点，我们不得不再次审视，面对有noise的数据集D，机器还可以学习吗？...在实际的机器学习问题中，P(y|x)是未知的。但是通过选用不同的err，可以隐含地决定ideal mini-target function，也就是我们的算法学习的目标函数。...课程视频中有一个简单的小例子来说明这个问题，可用来帮助理解，这里不再赘述。 那么问题来了，如何确定哪个err比较好？
线性回归 首先展示了一段视频，介绍了Dean Pomerleau利用监督学习让一辆汽车可以自动行驶。...函数 n 特征的个数 推导过程 首先是单个特征的线性假设函数 image.png 多个特征的线性假设函数 image.png 为了便利，定义 image.png 则有 image.png 被称为学习算法的参数...，利用训练集合选择或学习得到合适的参数值是学习算法的任务。...为了进行预测，一件可以做的事是尝试让学习算法的预测在训练数据上尽可能准确。 那么就得到了线性回归算法里的成本函数。 image.png 们要做的是要使上述函数的值最小化。...因此更新\(\Theta\)的过程可以总结为以下公式： image.png 其中\(\alpha\)为学习速度参数，它控制了算法朝着最陡峭的方向下降的时候迈的步子有多大。
这里将η定义为 的函数，求解这个式，最后得到这个结果： 学习算法的假设函数就可以推导为： 上述算法就叫softmax回归，是logistics回归的推广。
《机器学习基石》课程非常棒，作为总结，本文重点是梳理课程中的知识脉络，同时尽可能说白话，让没有机器学习背景的朋友也能看懂。 这个课程好在哪里？...1、最大的好 课程内容组织非常科学，就像一个故事，有着清晰的主线。...课程共16讲，基本是按照四个问题的顺序来展开的，即： When：机器学习能解决哪些问题（1-4课） Why：为什么机器学习能解决这些问题（5-8课） How：怎样用机器学习来解决这些问题（9-12课）...整个课程浑然一体，连贯不可分。对我这样的初学者，有了主线的帮助，能够快速构建机器学习完整的知识体系，为下一步的学习打下坚实的根基，这也是本课叫《机器学习基石》的原因。...尤其是对整个课程的总结：“6个3”，让人拍手叫绝！
02 反思，机器真的可以学习吗？ 现在回顾一下我们目前了解的机器学习的过程： 算法A利用D，从H中挑出一个最好的函数g，使得g尽可能地像f。...课程的第4,5,6,7课就是用来证明第二个问题的。本课程一共才16课，竟然用4课来证明一个问题，可见该问题的重要性。 为什么这个问题如此重要？...因为只有证明了这个问题，才能从根本上说清楚，为什么机器可以学习，机器学习才能有坚实的理论基础支撑。...这就是著名的VC-bound不等式，这是一个在机器学习中非常非常重要的公式。 上面的说明实在过于简略，下面我准备用一个图来简单表示课程中的证明过程，可以结合视频进行理解。...实际上，完整地证明这个公式非常难，课程中也没有给出详细的证明。但这并不妨碍我们对这个公式表达的意义的理解。
最近放了一个长假，计划系统地学习下机器学习的基本知识，途径主要是看andrew ng大牛的斯坦福大学公开课-机器学习课程视频，当然在看的过程中为了加深理解，会记下笔记，此篇为第一篇笔记。...机器学习的定义 非正式定义： Arthur Samuel (1959)....课程的4个部分 监督学习（Unsuperized Learning） 我们在“监督”问题的算法，这里给算法提供了一组“标准答案”，之后我们希望算法去学习标准输入和标准答案之间的联系，以尝试对于我们的其他输入给我们提供更为标准的答案...（回归问题） 预测一个肿瘤是否为恶性，这里算法处理的是一些离散值（分类问题） 把数据映射到无限维空间（支持向量机） 学习理论（Learning Theory） 学习理论分析为什么学习型算法是有效的，这样我们才可以让算法尽可能高效地工作...在强化学习背后的基本概念是一个称为回报函数的概念。强化学习的关键是需要找到一种方式来定义一个好的行为和一个坏的行为，之后就是需要一个学习型算法来尽可能地获得更多的回报和更少的惩罚。
神经网络 对于之前学习的分类算法，我们的目标都是求解一条直线，这条直线将数据进行分类，但如果数据并不是线性可分的话，这些模型的性能会变差。
生成学习算法 logistic回归的执行过程就是要搜索这样的一条直线，能够将两类数据分隔开。 判别学习算法描述为以下公式： image.png 所以logistics回归是判别学习算法的一个例子。...一个生成学习算法给定所属的类的情况下显示某种特定特征的概率。其计算公式如下： image.png 一个生成学习算法一开始是对(P(X|y))进行建模，而不是对(P(y|X))。...高斯判别分析 推导过程： image.png image.png 生成学习算法与判别学习算法的对比 这里有几个结论： 如果(X|y)服从高斯分布，那么(P(y=1|X))的后验分布函数将是一个logistics
核（Kernels） SVM算法的原理如下： image.png 上述式子的对偶问题如下： image.png 软间隔SVM SMO算法
data有2种写法 (1).对象式 (2).函数式 如何选择：目前哪种写法都可以，以后学习到组件时，data必须使用函数式，否则会报错。
自己的数学知识丢太久了，这一课看了好几篇，最后结合视频及网上的分析文档终于看懂了，汗。。。 最优间隔分类器(optimal margin classifier)...
这里讲到一类非参数学习算法，可以缓解对于选取特征的需求，就是局部加权回归算法。 这个算法可以让我们不必太担心对于特征的选择。
---- 机器学习定义 一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。...---- 监督学习 监督学习，意指给出一个算法，其中需要部分数据集已经有正确答案。 1.监督学习--回归问题 在监督学习中有一种要预测一个连续值的输出问题，比如预测房价，如下图所示： ?...给定房价数据集，对于里面每个占地面积，算法都知道对应的正确房价，然后根据这些已知正确答案的数据集，计算出很多未知价格但知道面积的房子的房价，这类监督学习的问题可以称作回归问题，也可以说回归问题属于监督学习中的一种...所以，你的学习算法要利用很多的属性或特征、线索来进行预测。 3. 在监督学习中，对于数据集中的每个数据，都有相应的正确答案，（训练集） 算法就是基于这些来做出预测。...---- 无监督学习 在无监督学习中，没有属性或标签这一概念 即所有的数据都是一样的，没有区别。
PHP 是一种创建动态交互性站点的强有力的服务器端脚本语言。 PHP 是免费的，并且使用广泛。...对于像微软 ASP 这样的竞争者来说，PHP 无疑是另一种高效率的选项 废江博客 , 版权所有丨如未注明 , 均为原创丨本网站采用BY-NC-SA协议进行授权 转载请注明原文链接：php学习
如果不用它，那么在每一个不为空的查询条件面前，都必须判断有没有where字句，否则要在第一个出现的地方加where 2、$_REQUEST $_REQUEST是用于收集HTML表单提交的数据，它是PHP...的超级全局变量 拓展: PHP中预定义了几个超级全局变量 ，这意味着它们在一个脚本的全部作用域中都可用。...你不需要特别说明，就可以在函数及类中使用 1、$GLOBAL $GLOBAL 是PHP的一个超级全局变量组，在一个PHP脚本的全部作用域中都可以访问。
1、斯坦福大学 Andrew Ng 机器学习 (Machine Learning) 该课程已经在Coursera新的课程平台上发布（https://www.coursera.org/learn/machine-learning...密码: 26hc 机器学习入门课程首选，斯坦福大学教授，Coursera联合创始人Andrew Ng老师的课程，课程图谱上多达400多人关注，20余条课程评论，绝大多数同学认为这门课程比较适合入门...很多人诟病作业的代码给得太全，但我认为作为一门入门课程，编程作业设置得十分好，各种机器学习的作用能很直观地展示出来，这样很能激发学习兴趣。...除去初学者之外，这门课程也很适合工作中需要用到一些机器学习但不打算深入研究的程序员。...这门课程已经切换到Coursera新课程平台：https://www.coursera.org/learn/recommender-systems ，最新一轮课程刚刚于2016年6月13号开课，推荐感兴趣的同学直接加入学习
参考链接： Python 克里斯蒂安Cristian算法 机器学习课程 机器学习是最热门的技术类别之一，许多业务和技术主管正在争先恐后地了解他们的组织如何采取行动。...根据采用它的真实公司的实际经验，机器学习可能会出错的五种方法。 他们分享了他们的课程，因此您可以避免同样的失败。 [在InfoWorld上深入学习机器学习： 使机器学习失败的6种方法 。...• 11种必备的机器学习工具 。 • 掌握机器学习的13个框架 • 揭秘了机器学习的管道 •回顾： 6个机器学习云 • 您应使用哪个Spark机器学习API？...该课程是“不要忘记监视聊天机器人的全职最低时间为几个月。” 由于未对聊天机器人进行微调，该公司确定收集到的数据中约有10％是不正确的。 ...www.infoworld.com/article/3319665/machine-learning-lessons-5-companies-share-their-mistakes.html 机器学习课程
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02 UCSD CSE291-I00: Machine Learning for 3D Data 这是一门研究生水平的课程，涵盖计算机视觉和机器学习中使用的几何相关内容的核心概念和算法。...课程讲师是Hao su ,主要介绍几何微分的概念、计算机几何图形学、视觉和机器学习中的应用，特别是深度学习部分。其中一半是讲师授课，一半是学生完成项目的演示，非常值得学习。...03 Stanford CS468: Machine Learning for 3D Data 该课程将探讨在3D数据分析和合成方面，有监督和无监督机器学习的最新算法。...04 MIT 6.838: Shape Analysis 该课程介绍分析几何数据所需的数学、算法和统计工具，以及在计算机图形学、计算机视觉、医学成像、机器学习、建筑等领域的应用。...本课程将学习几何分析和从这些数据库中检索三维形状的算法。研究的重点将是匹配、配准、识别、分类、聚类、分割和理解3D数据的方法。
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