【导读】最近GitHub上网友ctgk公布了Python实现的经典机器学习图书《Pattern Recognition and Machine Learning》中的代码。在它之前曾有过Matlab版
注:本页面主要针对想快速上手机器学习而又不想深入研究的同学,对于专门的researcher,建议直接啃PRML,ESL,MLAPP以及你相应方向的书(比如Numerical Optimization,Graphic Model等),另外就是Follow牛会牛paper,如果谁有兴趣也可以一起来整理个专业的汇总页。本页面将持续更新,敬请关注,如有推荐的文章请留言,谢谢! 000 开源工具 机器学习的开源工具 Python机器学习库 C++矩阵运算库推荐 001 公开课 Machine Learning |
有很多小伙伴问过我这样的问题,有没有必要把机器学习算法自己实现一遍。那么今天的答案来了。往下看,自己领会,还有2个资源。
选自GitHub 机器之心整理 参与:蒋思源 机器学习神书之一的 PRML(模式识别与机器学习)是所有机器学习读者或希望系统理解机器学习的读者所必须了解的书籍。这本书系统而全面地论述了模式识别与机器学习领域的基本知识和最新发展,而该 GitHub 项目希望实现这本书的所有算法与概念,是非常优秀的资源与项目。 GitHub地址:https://github.com//ctgk/PRML PRML 这本机器学习和模式识别领域中经典的教科书不仅反映了这些年该领域的最新发展,同时还全面而系统地介绍了模式识别和机器学
将 Bishop 大神的 PRML 称为机器学习圣经一点也不为过,该书系统地介绍了模式识别和机器学习领域内详细的概念与基础。书中有对概率论基础知识的介绍,也有高阶的线性代数和多元微积分的内容,适合高校的研究生以及人工智能相关的从业人员学习。
随便扯扯 PRML例举了一个人工合成的数据集,这个数据集中表示一个管道中石油,水,天然气各自所占的比例。这三种物质在管道中的几何形状有三种不同的配饰,被称为“同质状”、“环状”和“薄片状”。 输入有1
周老师这本书用来当教材确实不错,不过自学的话跟李航老师的《统计学习方法》来比,确实不够详细,但周老师的书广度上要更加广泛。
信息熵在PRML中的表达 下面看下信息熵在PRML中的表达 假设一个发送者想传输一个随机变量xxx的值给接受者. 在这个过程中, 他们传输的平均信息量可以通过求信息h(x)h(x)h(x)关于概率分布p(x)p(x)p(x)的期望得到. 这个重要的量叫做随机变量xxx的熵 📷
Visual Studio Code 1.48 稳定版(即 2020 年 7 月更新)已发布。此版本更新亮点包括:
这个结论给的非常突然,让人无所适从,我决定花点时间分析一下,并记录下来,以供大家参考!
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1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢:ESL 图2.11.以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。 2. Under and ov
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 获取方式:后台回复 “入门书单” ML书单 │ 李航.统计学习方法.pdf │ 机器学习及其应用.pdf │ All of Statistics - A Concise Course in Statistical Inference - Larry Wasserman - Springer.pdf │ Machine Learning - Tom Mitchell.pdf │
入门机器学习, 总有几张图片, 令人印象深刻. 以下是十张经典图片, 图解机器学习, 非常有 启发性:
本文探讨了贝叶斯统计在机器学习中的重要性,通过对比频率学派和贝叶斯学派的方法,阐述了贝叶斯学派能够在处理不确定性问题时更加有效,同时通过高斯分布和贝叶斯定理来解释贝叶斯学派的方法。
计算机只能懂得离散(甚至是有限的语言),所以离散数学在当今的作用是不可或缺的。如果没有离散数学,就不会有现代的运筹学,也基本上不会有计算数学,那么当今很多学科的发展都会受到很大限制,其影响可想而知。
硬盘(HDD)大家一定不会陌生,我们可以把它比喻成是我们电脑储存数据和信息的大仓库。一般说来,无论哪种硬盘,都是由盘片、磁头、盘片主轴、控制电机、磁头控制器、数据转换器、接口、缓存等几个部份组成。
《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。
题目:Feature Space Augmentation for Long-Tailed Data
AdaBoost(Adaptive Boosting):自适应提升方法。 1、AdaBoost算法介绍 AdaBoost是Boosting方法中最优代表性的提升算法。该方法通过在每轮降低分对样例的权重
熵可以从随机变量状态需要的平均信息量角度理解, 也可以从描述统计力学中无序程度的度量角度理解.
很多事情是具有不确定性的。人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识、信息。为了达到这一目的,人们创建了概率理论来描述事物的不确定性。在这一基础上,人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情,无论是现在、过去、还是将来。在这一过程中,模型往往是必须的,什么样的模型才是相对正确的?这又是我们需要解决的问题。这些问题出现在很多领域,包括模式识别、差错控制编码等。
高斯混合模型的概念在 PRML 这本书的第 9 章介绍的。目前正在上的김동국 教授的人工神经网络纯理论课程非常适合研究生入门机器学习。但是由于没时间讲解全部内容,教授说正式的内容在第 5 章结束。后面几节课全部讲学生感兴趣的内容 - GMM,HMM 等。教授说没有讲解的内容不是不重要,而是在踏入机器学习这个研究领域,这些都是很重要且必备的知识。
https://www.zhihu.com/question/36768514/answer/376510114
数据科学不是一蹴而就之事,而是一个需要设计,实施和维护的过程,下图包含对所涉及内容的快速概述。
本文介绍了PRML系列中的1.3 Model Selection,讲述了模型选择的一般采用交叉验证,并提到了S-fold cross-validation的原理。同时,文章指出了模型选择中的一些缺点,如随着S的增大,模型训练时间也增大,以及对于单一模型,需要手动调节多个参数,在最坏情况下,探索这些参数的组合需要的训练次数可能是参数个数的指数函数。最后,文章提出了针对似然函数的一种”信息准则“来选择最优模型,不过并未提到是否有特定的算法能够通过验证集自动选择最优模型。
一. 简单的说贝叶斯定理: 贝叶斯定理用数学的方法来解释生活中大家都知道的常识 形式最简单的定理往往是最好的定理,比如说中心极限定理,这样的定理往往会成为某一个领域的理论基础。机器学习的各种算法中使用的方法,最常见的就是贝叶斯定理。 贝叶斯定理的发现过程我没有找到相应的资料,不过我相信托马斯.贝叶斯(1702-1761)是通过生活中的一些小问题去发现这个对后世影响深远的定理的,而且我相信贝叶斯发现这个定理的时候,还不知道它居然有这么大的威力呢。下面我用一个小例子来推出贝叶斯定理: 已知:有N个苹果,和M个梨
一. 简单的说贝叶斯定理: 贝叶斯定理用数学的方法来解释生活中大家都知道的常识 形式最简单的定理往往是最好的定理,比如说中心极限定理,这样的定理往往会成为某一个领域的理论基础。机器学习的各种算法中使用的方法,最常见的就是贝叶斯定理。 贝叶斯定理的发现过程我没有找到相应的资料,不过我相信托马斯.贝叶斯(1702-1761)是通过生活中的一些小问题去发现这个对后世影响深远的定理的,而且我相信贝叶斯发现这个定理的时候,还不知道它居然有这么大的威力呢。下面我用一个小例子来推出贝叶斯定理: 已知:有N个苹果,和M
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声明: 这篇笔记是自己对AdaBoost原理的一些理解,如果有错,还望指正,俯谢~ 背景: AdaBoost算法,这个算法思路简单. 正文: AdaBoost算法,是一种组合算法(通过多个弱分类器,组合成一个强分类器): 关于AdaBoost算法的流程,简单的描述,我们以A Short Introduction to Boosting中提到的用AdaBoosting进行二分类来描述一 下AdaBoost算法的具体流程: 1; 不妨假设给定要训练的数据包含下面三个信息data{weight,valu
也服从高斯分布,所以我们只需计算均值和协方差矩阵即可。由上式可知协方差矩阵对应二次项,而均值对于一次项(协方差矩阵已知),那么对应有
本文作者谢科,是数说君在知乎认识的一位数据科学大牛,Twitter的Data Scientist,目前正在创业(“用软件定义商家做生意的方式”)。 对于一个编程基础不是很好的学生来说,学习数据挖掘、机器学习之类的并以后从事这样的工作靠谱吗? 文 | 谢科 以下为对匿名用户回答的引用(数说君注:匿名用户指另一位匿名了的用户对该问题的回答) 【你们以为上上公开课就够的?那些东西我看过,Andrew Ng的课什么的,以我的实力一两天就解决了,你觉得能有啥用?那点简单的东西与实际需要解决的问题相比根本不值一提,入
区块是在区块链网络上承载交易数据的数据包、 是一种被标记上时间戳和之前一个区块的哈希值的数据结构,区块经过网络的共识机制验证并确认区块中的交易。
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。
【新智元导读】机器学习大牛Christopher Bishop的新书《基于模型的机器学习》近日推出了抢先预览版,用浅显的生活实例介绍了机器学习中的多个经典概念,比如概率论,随机变量、随机模型、推理、因子图、贝叶斯定理等,易懂而有趣。这本可用作教材的新书正在征集读者反馈,想提前预览内容,赶紧follow起来吧。 Christopher Bishop是微软研究院在英国剑桥的实验室主任,爱丁堡大学教授,也是AI界的大牛,他写的Pattern Recognition and Machine Learning(简称P
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。相比原回答有所内容增加。
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 scratch” 的AI入门教程。 二. AI领域简介 AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑
原文地址:http://www.cnblogs.com/subconscious/p/6240151.html 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 t
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。
KNN不是“夸你呢”的缩写,全称K-NEAREST NEIGHBOR,取首字母缩写为KNN,中译一般叫“K最近邻算法”,是一种常用的机器学习算法。
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
眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。拥有编程基础、具备数学思维的普通程序员在这波AI浪潮中占据了得天独厚的转行优势,相比其他基础薄弱的转行人员,程序员只需花更多精力聚焦"如何转向人工智能方向"便可以轻松驶向AI工程师的赛道。 本人也算是一名普通程序员,也刚转入AI领域,因此结合自身经验,想回答这个问题。我的回答有以下特色:较为简单,介绍学习资源不多,但有主次之分。 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:
3月的今天,我第一次在公众号内送了5本甄选的书和1个TensorFlow的斯坦福PPT完整教程。
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 scratch” 的AI入门教程。
第一种,在实践中学习,找一个特定的任务,譬如文本分类、情感分析等。然后以做好任务为导向的去挖掘和这一个任务相关的知识点。
第一种,在实践中学习,找一个特定的任务,譬如文本分类、情感分析等。然后以做好任务为导向的去挖掘和这一个任务相关的知识点。 由于没有系统的学习,肯定会遇到各种各样的拦路虎问题,当遇到不懂的概念时,利用百度/谷歌查阅相关资料去理解学习这个概念,若是概念难懂,就多看不同的人对这些概念的理解,有的时候有些人能深入浅出的讲解一些很不错的资料,个人觉得这种有目的性的实践学习方式学来的东西更加印象深刻。
所谓万丈高楼平地起,搞数据科学、机器学习或深度学习,一开始至少得学会跟计算机打交道吧,怎么跟计算机打交道呢?编程。
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