标签:机器学习

机器学习

重磅 | 李宏毅机器学习 2019 最新版上线,中文授课!

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红色石头 发布于 2019-03-18

吴恩达、李飞飞、林轩田,他们的机器学习、深度学习公开课都干货满满,惠及很多学者。而另外一位大咖李宏毅,其语言幽默风趣、内容丰富,教授的机器学习公开课更让大家喜爱、受益良多。李宏毅是谁?他是台湾大学(NTU)的博士。2013 年 9 月至 2014 年 7 月,他是麻省理工大学计算...

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技术杂谈

3 个相见恨晚的 Google Colaboratory 奇技淫巧!

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红色石头 发布于 2019-02-13

试想一下,如果有个免费的在线云端平台,既可以不用安装 TensorFlow 直接使用,又可以实现 GPU 加速训练,那该是多好的一件事情。你没听错,这种好事确实存在!今天我就重磅介绍一个谷歌推出的免费的云端工具:Colaboratory。 Colaboratory 是一个 Goo...

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机器学习

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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机器学习

《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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ML 实用指南

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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ML 实用指南

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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ML 实用指南

Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南学习笔记 3 —— 数据获取与清洗

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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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机器学习

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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