红色石头的个人博客

红色石头 发布于 2018-12-10

前几天，红色石头在逛微博的时候，发现有人转发了@爱可可老师的这样一篇微博： 红色石头很有共鸣，这四本书着实很不错！我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了，面对海量资源，往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源，浪费大量的时间是得不偿失的。今天，借此机...

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红色石头 发布于 2018-12-04

本章将完整地介绍一个端对端（End-to-End）机器学习项目。假如你是某个房地产公司刚雇佣的数据科学家，你所要做的事情主要分成以下几个步骤： 1.整体规划。 2.获取数据。 3.发现、可视化数据，增加直观印象。 4.为机器学习准备数据。 5.选择模型并进行训练。 6.调试模型。...

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红色石头 发布于 2018-12-03

红色石头相信任何一个搞机器学习、深度学习的人都应该听说过一本经典教材：《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文译名《模式识别与机器学习》，简称 PRML。出自微软剑桥研究院实验室主任 Christopher Bishop 大神之手...

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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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红色石头 发布于 2018-11-26

简而言之，因为机器学习的主要任务就是选择合适的机器学习算法在数据集上进行训练，所以不好的算法和不好的数据都可能严重影响训练效果。下面我们先来看看不好的数据会带来什么影响。 1.4.1 训练数据不足 对一个蹒跚学步的孩子来说，如何识别苹果？方法是拿出很多各种各样颜色、形状的苹果图片...

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红色石头 发布于 2018-11-20

本章介绍的是每一个数据科学家都应该知道并听说的机器学习许多基本的概念和术语。这将是一个高层次的概括（本书唯一没有很多代码的一章）。内容很简单，但是你要保证在进行下一章之前对本章每个概念都理解得很透彻。因此，端起一杯咖啡，让我们开始吧！ 1 什么是机器学习？ 机器学习是一门通过编程...

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红色石头 发布于 2018-11-14

说起吴恩达「Andrew Ng」，相信大家都非常熟悉了。作为人工智能的大 IP，吴恩达一直致力于人工智能的推广和普及，争取让每个人都能感受人工智能的魅力。自去年8月开始，吴恩达在 Coursera 上开设了由 5 门课组成的深度学习专项课程，掀起了一股人工智能深度学习热潮。这里附...

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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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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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红色石头 发布于 2018-11-06

我相信红色石头的很多读者朋友都受惠于吴恩达的 deeplearning.ai 专项课程。红色石头也不例外，之前在我的公众号里连载了 deeplearning.ai 的所有课程笔记，需要的朋友请戳下面的传送门： 吴恩达deeplearning.ai专项课程历史文章汇总 吴恩达在 A...

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