标签：机器学习

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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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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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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红色石头 发布于 2019-01-07

今天给大家介绍一个在 GitHub 上非常火的机器学习实战项目，叫做 100-Days-Of-ML-Code，中文名为《机器学习 100 天》。目前该项目已经收获了 1.7w stars 了。下面是项目地址： https://github.com/Avik-Jain/100-Da...

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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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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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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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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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