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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記5——生成學(xué)習(xí)、高斯判別、樸素貝葉斯

  • 　　本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內(nèi)容包括生成學(xué)習(xí)算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。 　　   　　   　　   　　   　　 
  • 關(guān)鍵字： 機器學(xué)習(xí)  算法  

斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記4——生成學(xué)習(xí)、高斯判別、樸素貝葉斯

  • 　　本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內(nèi)容包括生成學(xué)習(xí)算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)?！　?nbsp;  　　   　　   　　   　　  &nb
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3D打印＋機器學(xué)習(xí)＝醫(yī)療傳感器？

  • 　　機器學(xué)習(xí)技術(shù)是一個重要的和廣泛的計算領(lǐng)域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測而沒有被明確地編程。因此，將機器學(xué)習(xí)與3D打印相結(jié)合的前景，正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的，這絕對是一個令人興奮的領(lǐng)域。使用具有可以通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)修改的傳感器的3D打印原型檢測器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品，例如癌癥生物標(biāo)志物、病毒和蛋白質(zhì)。這可以改善嚴(yán)重感染和疾病的治療和診斷方式。 　　等離子體感測已經(jīng)在醫(yī)學(xué)研究中使用多年，以便收集關(guān)于亞微觀級別的物質(zhì)組成的信息。該方法將光照射到
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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記4——牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型

  • 　　該系列的視頻對于數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)講的很細(xì)，相信看完該視頻后會對機器學(xué)習(xí)的各種算法的推導(dǎo)很熟悉?！　∫曨l3的筆記見上一篇博文，本文是第三個視頻的筆記?！　〉?個視頻的筆記如下，主要的內(nèi)容包括牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型、廣義線性模型舉例之多項式分布?！　? ?　　? ?　　? ?　　? ?　　? ?　　? ?
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研究人員結(jié)合3D打印與機器學(xué)習(xí)開發(fā)醫(yī)療傳感器

  • 　　機器學(xué)習(xí)技術(shù)是一個重要的和廣泛的計算領(lǐng)域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測而沒有被明確地編程。因此，將機器學(xué)習(xí)與3D打印相結(jié)合的前景，正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的，這絕對是一個令人興奮的領(lǐng)域。使用具有可以通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)修改的傳感器的3D打印原型檢測器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品，例如癌癥生物標(biāo)志物、病毒和蛋白質(zhì)。這可以改善嚴(yán)重感染和疾病的治療和診斷方式。 　　等離子體感測已經(jīng)在醫(yī)學(xué)研究中使用多年，以便收集關(guān)于亞微觀級別的物質(zhì)組成的信息。該方法將光照
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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記3——局部加權(quán)回歸、邏輯斯蒂回歸、感知器算法

  • 　　最近在看Ng的機器學(xué)習(xí)公開課，Ng的講法循循善誘，感覺提高了不少。該系列視頻共20個，每看完一個視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導(dǎo)，講解時候的例子等。按照Ng的說法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺得自己能夠總結(jié)出來，發(fā)到博客上，也能達(dá)到這個效果，希望有興趣的同學(xué)要循序漸進(jìn)，理解完一個算法再開始學(xué)另外一個算法，每個算法總結(jié)一遍，雖然看起來很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實快者也?！　≡撓盗械囊曨l對于數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)講的很細(xì)，相信看完該視頻后會對機器學(xué)習(xí)的各種算法的推導(dǎo)很熟悉。　　由于csdn
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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記1、2 -——線性規(guī)劃、梯度下降、正規(guī)方程組

  • 　　最近在看Ng的機器學(xué)習(xí)公開課，Ng的講法循循善誘，感覺提高了不少。該系列視頻共20個，每看完一個視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導(dǎo)，講解時候的例子等。按照Ng的說法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺得自己能夠總結(jié)出來，發(fā)到博客上，也能達(dá)到這個效果，希望有興趣的同學(xué)要循序漸進(jìn)，理解完一個算法再開始學(xué)另外一個算法，每個算法總結(jié)一遍，雖然看起來很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實快者也。　　由于博客上寫公式實在是太難弄了，如果一個公式一個公式的轉(zhuǎn)成圖片傳上來，反而是排版很差。所以索性全部弄成圖片傳
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一文讀懂人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)有啥淵源

  • 　　總結(jié)2016年一件有紀(jì)念意義的科技事件是阿法狗戰(zhàn)勝圍棋九段選手李世石，標(biāo)志著人工智能算法達(dá)到了新的高度，同時也說明了人工智能未來發(fā)展的潛力，未來人工智能將會給工業(yè)服務(wù)業(yè)農(nóng)業(yè)帶來很大的影響?！　鹘y(tǒng)的計算機主要應(yīng)用：科學(xué)計算、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和自動化。都是使用計算機的一種能力：數(shù)值計算能力;人工智能是在計算機上模擬人的三種功能：模仿人類的思考，包括推理、決策和規(guī)劃等等，屬于人類的高級智能或叫邏輯思維能力。第二項是模仿感知，對環(huán)境的感知包括視覺、聽覺，觸覺等。第三項是模仿動作，包括人類的手、腳和其他動物或機
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2016年，關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)、機器學(xué)習(xí)、AI等都發(fā)生了什么？

  • 　　2016年，亞馬遜Echo和谷歌Home的成功，讓我們目睹了語音用戶識別系統(tǒng)的崛起。Oculus Rift， HTC， PTC、微軟對AR/VR頭顯設(shè)備的頻繁迭代以及Pokemon Go的大受歡迎，讓我們感受到AR/VR的勢頭正勁。AlphaGo打敗韓國圍棋大師李世石，讓全世界為機器強大潛力側(cè)目。緊接著，在匹茲堡Uber的自動駕駛汽車開始接載乘客，將載人自動駕駛從愿景向現(xiàn)實拉近了一步，此外，Uber還收購了專注于無人駕駛貨車的初創(chuàng)企業(yè)Otto。 　　與此同時，2016年關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)，也有一些壞消息留給
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展望物聯(lián)網(wǎng)市場：機器學(xué)習(xí)能力定生死

  • 機器學(xué)習(xí)能力將“渴求”轉(zhuǎn)換為“必備”，比如既讓你溫暖過冬又節(jié)省電費的恒溫器;比如給予睡眠或健身意見的可穿戴設(shè)備;比如在惡果釀成前就察覺污染、追蹤來源的環(huán)境監(jiān)視器。
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《機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計》學(xué)后總結(jié)

  • 　　《機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計》是一本不錯的機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)入門的書籍。第一章介紹了用于機器學(xué)習(xí)的Python相關(guān)工具，接下來分別用實戰(zhàn)型例子講解聚類、分類、回歸、模式識別、降維等機器學(xué)習(xí)的主要的幾種方法。 　　機器學(xué)習(xí)就是教機器自己來完成任務(wù)，機器學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是通過若干示例讓機器學(xué)會完成任務(wù)。 　　像其他工程一樣，設(shè)計一個機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)工作一般花在一些極其平凡的任務(wù)上： 　　(1)讀取和清洗數(shù)據(jù); 　　(2)探索和理解輸入數(shù)據(jù); 　　(3)分析如何最好地將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)算法; 　　(4)選擇正確的學(xué)習(xí)算法
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DeepDetect――機器學(xué)習(xí)框架的API統(tǒng)一

解密AI發(fā)展現(xiàn)況 探尋未來智能的發(fā)展趨勢

  • 現(xiàn)今，隨著 AI 和機器學(xué)習(xí)技術(shù)快速發(fā)展，越來越多的工具和解決方案都開始使用認(rèn)知能力。但這些工具和解決方案是否真正反映出了 AI 的意義所在?
  • 關(guān)鍵字： AI  機器學(xué)習(xí)  
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機器學(xué)習(xí)介紹

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