机器学习 第2页

吴恩达的 CS229,有人把它浓缩成 6 张中文速查表!

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红色石头 发布于 2019-02-10

吴恩达在斯坦福开设的机器学习课 CS229,是很多人最初入门机器学习的课,历史悠久,而且仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆,吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课,结果一不小心从斯坦福火遍全球,而后来的事情大家都知道了。 首先附上 CS229 的课程主页: ht...

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火爆 GitHub 的 16 张机器学习速查表,值得收藏!

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红色石头 发布于 2019-01-21

工欲善其事,必先利其器。在机器学习、深度学习研究中,优秀的参考资料和手册往往能够助我们事半功倍!今天给大家推荐一个在 GitHub 上非常受欢迎的项目:cheatsheets-ai,涉及 AI 领域完整的速查表。目前,该项目已收获近 1.1 w 的 stars 了。下面是项目地址...

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《机器学习实战》中英文电子书 + 源代码下载

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红色石头 发布于 2019-01-03

今天给大家介绍一本以 Python 为基础的机器学习实战编程书籍:《机器学习实战》。 本书特色: 本书的目录如下: 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、...

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Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南学习笔记 5 —— 如何为机器学习算法准备数据?

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红色石头 发布于 2019-01-02

本文为《Scikit-Learn 和 TensorFlow 机器学习指南》的第二章的第 3 讲:为机器学习算法准备数据。 使用实际数据 整体规划 获取数据 发现、可视化数据,增加直观印象 为机器学习准备数据 选择模型并进行训练 调试模型 部署、监控、维护系统 第二章前 2 讲的地...

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Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南学习笔记 4 —— 数据探索与可视化、发现规律

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红色石头 发布于 2018-12-17

目前为止,我们已经对数据有了初步的认识,大体上明白了我们要处理的数据类型。现在,我们将进入更深入的研究。 首先,确保已经划分了测试集并放置一边,我们只会对训练集进行操作。另外,如果训练集很大,可以从中采样一些作为探索集(exploration set),方便进行快速处理。在我们这...

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我整理了 50 页 PPT 来解释 SVM

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红色石头 发布于 2018-12-03

支持向量机 SVM,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。但是想完全掌握 SVM 的理论知识包括 SMO 算法并不容易!红色石头之前在整理 SVM 内容的时候做了一个 PPT,比较清晰完整地介绍了 SVM。主要内容包...

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天池 O2O 优惠券使用预测思路解析与代码实战

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红色石头 发布于 2018-11-08

前阵子因为机器学习训练营的任务安排,需要打一场 AI 比赛。然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛:天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天,红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分享给大家。本文会讲解的很细,目的是带领大家走一遍比赛流程,实现机器学习理论分...

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撒花!吴恩达《Machine Learning Yearning》英文版完结!

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红色石头 发布于 2018-11-06

前几天,红色石头还在发文给大家整理了吴恩达新书《Machine Learning Yearning》的前 52 章的 pdf 下载。巧得很,今天凌晨就受到了这样一封邮件,该书 1-58 所有章节的草稿已经全部完结啦! 该书的下载方法红色石头在上次的文章中已经有所介绍,直接在官网上...

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