网易公开课机器学习 PCA视频

机器学习公开课笔记(8)：k-means聚类和PCA降维

K-Means算法非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^

手把手教你用python打造网易公开课视频下载软件1-总述

写作前面的话:最近准备重温一下算法导论,感谢大网易把MIT算法导论课程全部贴出来,地址为:http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html,在线看时,网速实在太慢,于是决定下载下来,一个一个的下载不是我等IT男所能忍受的,用迅雷抓取吧,不是特别爽,恰巧前两天刚刚看了下python,于是准备自己写个小软件,练练手,正好可以用这个实际的东西,练练python. ======正文开始====== 既然是总述,那么我把接下来要讲的东西的整体轮廓都写在

第19月第8天斯坦福大学公开课机器学习（吴恩达 Andrew Ng）

1.斯坦福大学公开课机器学习 (吴恩达 Andrew Ng) http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 笔记 http://cs229.stanford.edu/syllabus.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/default.html?page=3 http://www.cnblogs.com/madrabbit/ https://blog.csdn.net/xiahouz

斯坦福大学公开课机器学习：advice for applying machine learning | diagnosing bias vs. variance（机器学习：诊断偏差和方差问题）

当我们运行一个学习算法时,如果这个算法的表现不理想,那么有两种原因导致:要么偏差比较大.要么方差比较大.换句话说,要么是欠拟合.要么是过拟合.那么这两种情况,哪个和偏差有关.哪个和方差有关,或者是不是和两个都有关,搞清楚这点很重要.能判断出现的情况是这两种中的哪一种,是一个很有效的指示器,指引着可以改进算法的最有效的方法和途径. 下面深入地探讨一下有关偏差和方差的问题,并且能弄清楚怎样评价一个学习算法.能够判断一个算法是偏差还是方差有问题.因为这个问题对于弄清如何改进学习算法的效果非常重要. 如

机器人程序设计——之如何正确入门ROS | 硬创公开课（附视频/PPT）【转】

转自:http://blog.exbot.net/archives/2966 导语:本期公开课面向想入手ROS却又不知从何下手的小伙伴,为大家梳理好学习思路. ROS和Android一样是开源的,功能上也是相差无几,它可以提供硬件抽象,底层设备控制,常用功能实现,进程间消息以及数据包管理.其独特之处在于,能够支持多种语言,如C++.Python.Octave和LISP,甚至支持多种语言混合使用,这可以简化开发者的工作.因为它是基于Linux的系统,其可靠性也会更高,体积可以做到更小,适合嵌入式设

手把手教你用python打造网易公开课视频下载软件4-图形化界面

上一篇讲解完函数:def getdownLoadInfo (url): 传入公开课的url地址,就可以提取课程的信息,这一篇讲解一下如何编写图像化界面.大概思考一下图像化界面需要的内容: (1)一个标签:显示为:“请输入公开课地址” (2)一个文本框:用来输入地址 (3)一个按钮:点击用来提取视频信息 (4)一个标签和多行文本框,其中标签用来显示课程信息,多行文本用来显示下载链接完成后的效果图如下: 我们先贴出代码: #创建APP app=wx.App(False) #创建f

手把手教你用python打造网易公开课视频下载软件3-对抓取的数据进行处理

上篇讲到抓取的数据保存到rawhtml变量中,然后通过编码最终保存到html变量当中,那么html变量还会有什么问题吗?当然会有了,例如可能html变量中的保存的抓取的页面源代码可能有些标签没有关闭标签,例如<div>hello</,这样的错误,那么怎么处理呢?接着看下面的代码: soup=BeautifulSoup(html) 其中利用模块BeautifulSoap,可能很方便去整理html源文件内容,这里我写了个小例子,大家看一下,代码如下: html='<html>&l

手把手教你用python打造网易公开课视频下载软件2-编码相关说明

函数getdownLoadInfo(url)主要实现核心功能:根据url地址,获取课程信息:课程名(courseTitle),课程数目(courseCount),可下载视频数目(videoCount),视频下载链接(videoUrl):不过再讲解之前,需要对编码的相关知识进行说明: #coding:utf-8 关于python编码的问题,的确是个值得研究的问题,因为简直是乱的一塌糊涂,大家可以看一些讲解的文章,这里不做深入讲解,只是给出结论性的东西,方便实际的使用: 1.正因为有了中文,才有了一

手把手教你用python打造网易公开课视频下载软件5-python生成exe程序

python程序生成exe文件,使用的是py2exe扩展包,下面写下具体的步骤: 第一步:新建conver2exe.py,内容如下: #coding:utf-8 from distutils.core import setup import py2exe setup(windows=["down163openv1.0.py"]) 其中"down163openv1.0.py "就是要转换的python程序,注意该文件与conver2exe.py在同一个文件夹下面第二

斯坦福大学公开课机器学习：machine learning system design | error metrics for skewed classes（偏斜类问题的定义以及针对偏斜类问题的评估度量值：查准率（precision）和召回率（recall））

上篇文章提到了误差分析以及设定误差度量值的重要性.那就是设定某个实数来评估学习算法并衡量它的表现.有了算法的评估和误差度量值,有一件重要的事情要注意,就是使用一个合适的误差度量值,有时会对学习算法造成非常微妙的影响.这类问题就是偏斜类(skewed classes)的问题.什么意思呢.以癌症分类为例,我们拥有内科病人的特征变量,并希望知道他们是否患有癌症,这就像恶性与良性肿瘤的分类问题.假设y=1表示患者患有癌症,假设y=0表示没有得癌症,然后训练逻辑回归模型.假设用测试集检验了这个分类模型,并

斯坦福大学公开课机器学习： machine learning system design | error analysis（误差分析：检验算法是否有高偏差和高方差）

误差分析可以更系统地做出决定.如果你准备研究机器学习的东西或者构造机器学习应用程序,最好的实践方法不是建立一个非常复杂的系统.拥有多么复杂的变量,而是构建一个简单的算法.这样你可以很快地实现它.研究机器学习的问题时,会花一天的时间试图很快的把结果搞出来.即便效果不好,运行得不完美,通过交叉验证来检验数据,一旦做完,就可以画出学习曲线.通过画出学习曲线以及检验误差来找出算法是否有高偏差和高方差的问题,或者别的问题.在这样分析之后,再来决定用更多的数据训练,或者加入更多的特征变量.这么做的原因是刚接

斯坦福大学公开课机器学习： machine learning system design | prioritizing what to work on : spam classification example（设计复杂机器学习系统的主要问题及构建复杂的机器学习系统的建议）

当我们在进行机器学习时着重要考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例子.假如你想建立一个垃圾邮件分类器,看这些垃圾邮件与非垃圾邮件的例子.左边这封邮件想向你推销东西.注意这封垃圾邮件有意的拼错一些单词,就像Med1cine中有一个1,m0rtgage里有个0.右边的邮件显然不是一个垃圾邮件. 假设我们已经有一些加过标签的训练集,比如标注垃圾邮件为y=1,和非垃圾邮件为y=0.那么如何用监督学习的方法来构造一个分类器,区分垃圾邮件和非垃圾邮件呢?为了应用监督学习,首先必须确定的是,如何用邮件的特征构造向量

斯坦福大学公开课机器学习：advice for applying machine learning | model selection and training/validation/test sets（模型选择以及训练集、交叉验证集和测试集的概念）

怎样选用正确的特征构造学习算法或者如何选择学习算法中的正则化参数lambda?这些问题我们称之为模型选择问题. 在对于这一问题的讨论中,我们不仅将数据分为:训练集和测试集,而是将数据分为三个数据组:也就是训练集.验证集和测试集.本节将会介绍这些内容的含义,以及如何使用它们进行模型选择.在前面的学习中,我们已经多次接触到过拟合现象.在过拟合的情况中学习算法在适用于训练集时表现非常完美,但这并不代表此时的假设也很完美(如下图). 更普遍地说,过拟合是训练集误差通常不能正确预测出该假设是否能很好地拟合

巴特西

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斯坦福大学公开课机器学习：advice for applying machine learning | model selection and training/validation/test sets（模型选择以及训练集、交叉验证集和测试集的概念）

斯坦福大学公开课机器学习：advice for applying machine learning - deciding what to try next（设计机器学习系统时，怎样确定最适合、最正确的方法）

斯坦福大学公开课机器学习：Neural Networks，representation: non-linear hypotheses（为什么需要做非线性分类器）

【深度学习】吴恩达网易公开课练习(class2 week1 task2 task3)

【深度学习】吴恩达网易公开课练习(class2 week1)

斯坦福大学公开课机器学习：machine learning system design | data for machine learning（数据量很大时，学习算法表现比较好的原理）

斯坦福大学公开课机器学习：machine learning system design | trading off precision and recall（F score公式的提出：学习算法中如何平衡（取舍）查准率和召回率的数值）

斯坦福大学公开课机器学习： advice for applying machine learning | deciding what to try next(revisited)（针对高偏差、高方差问题的解决方法以及隐藏层数的选择）

斯坦福大学公开课机器学习：advice for applying machine learning | learning curves （改进学习算法：高偏差和高方差与学习曲线的关系）

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