原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/representation/ 机器学习模型不能直接看到.听到或感知输入样本.必须创建数据表示,为模型提供有用的信号来了解数据的关键特性.也就是说,为了训练模型,必须选择最能代表数据的特征集. 1- 特征工程 机器学习的关注点是特征表示,也就是说,开发者通过添加和改善特征来调整模型. 1.1- 将原始数据映射到特征 左侧表示来自输入数据源的原始数据,右侧表示特征矢量,

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,近期研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些非常实用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习.分类.回归.密度预计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y). 有监督学习:最常见的是regression & classification. regression:Y是实数ve

catalogue . 引言 . Neural Networks Transform Space - 神经网络内部的空间结构 . Understand the data itself by visualizing high-dimensional input dataset - 输入样本内隐含的空间结构 . Example : Word Embeddings in NLP - text word文本词语串内隐含的空间结构 . Example : Paragraph Vectors in NLP

日志 20170410 Coursera机器学习 2017.11.28 update deeplearning 台大的机器学习课程:台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程 Coursera机器学习 Week 5: Neural Networks: Learning 本来上周开始该学习这个内容,也是先提交了作业,今天才来看看具体的代码:感觉这个课程本身对基础巩固很好.没有连续学习感觉有些有点忘了,最终的目的是自己能够推导这个内容. 本来想跟着学习搞个电子证书的,结果申请的到期时间是2017.3.31;

简介 每年全世界都会举办很多计算机视觉(Computer Vision,CV). 机器学习(Machine Learning,ML).人工智能(Artificial Intelligence ,AI)领域的学术会议.笔者选取了其中影响力较大,有代表性的重要会议进行了汇总,特意按照时间进行了排序,方便大家查看.如有遗漏,还请留言补充.文末有福利呢! UAI 2018 会议名称:Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence 会议地点:美国加

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1595509949786067084&wfr=spider&for=pc 最近在听深度学习的课,老师提了一个基本的问题:为什么会出现深度学习?或者说传统的机器学习有什么问题.老师讲解的时候一带而过,什么维度灾难啊之类的,可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白,于是Google了一下,发现一篇很棒的科普文,这里翻译一下,分享给大家:翻译自文章:https://www.analytic

随着人工智能技术的火热,越来越多的年轻学者正准备投身其中,开启自己的研究之路.和所有其他学科一样,人工智能领域的新人总会遇到各种各样的难题,其中不仅有研究上的,也有生活方面的.MIT EECS 在读博士.前 Vicarious AI 员工 Tom Silver 近日的一篇文章或许对你有所帮助. 我的一个朋友最近正要开始人工智能的研究,他问及我在 AI 领域近两年的研究中有哪些经验教训.本文就将介绍这两年来我所学到的经验.其内容涵盖日常生活到 AI 领域中的一些小技巧,希望这可以给你带来一些启发.

编辑 | MingMing 尽管机器学习的历史可以追溯到1959年,但目前,这个领域正以前所未有的速度发展.最近,我一直在网上寻找关于机器学习和NLP各方面的好资源,为了帮助到和我有相同需求的人,我整理了一份迄今为止我发现的最好的教程内容列表. 通过教程中的简介内容讲述一个概念.避免了包括书籍章节涵盖范围广,以及研究论文在教学理念上做的不好的特点. 我把这篇文章分成四个部分:机器学习.NLP.Python和数学. 每个部分中都包含了一些主题文章,但是由于材料巨大,每个部分不可能包含所有可能的主题

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e5f32ff0102vlgj.html 入门书单 1.<数学之美>PDF6 作者吴军大家都很熟悉.以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用. 2.<Programming Collective Intelligence>(<集体智慧编程>)PDF3 作者Toby Segaran也是<BeautifulData : The Stories Behind Elegant

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智

转载:http://www.jianshu.com/p/b73b6953e849 该资源的github地址:Qix <Statistical foundations of machine learning> 介绍:<机器学习的统计基础>在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的. <A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks>

1.什么是稀疏表示: 用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号. 其中,这些基本信号被称作原子,是从过完备字典中选出来的:而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的.可见,任一信号在不同的原子组下有不同的稀疏表示. 假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X,每一行代表一个样本,每一列代表样本的一个属性,一般而言,该矩阵是稠密的,即大多数元素不为0. 稀疏表示的含义是,寻找一个系数矩阵A(K*N)以及一个字典矩阵B(M*K),使得B*A尽可能的还原X,且A尽可能的稀疏.A便是

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像.声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示. 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出.基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习,分类.回归,密度估计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,

摘要 本文提出了两种从大规模数据集中计算连续向量表示(Continuous Vector Representation)的计算模型架构.这些表示的有效性是通过词相似度任务(Word Similarity Task)来度量的.实验结果表明,这种方法要优于已有的基于其他类型的神经网络模型的效果.更重要的是,这种方法可以以更低的计算代价获得更高的词相似性预测的准确度.举个例子来说,从16亿词的语料库中学习表示大概需要不到一天的时间.从效果角度来讲,在词的语法与语义相似度方面,达到了领先水平. 背景介绍

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

超过 150 个最佳机器学习,NLP 和 Python教程 微信号 & QQ:862251340微信公众号:coderpai简书地址:http://www.jianshu.com/p/2be3... 我把这篇文章分为四个部分:机器学习,NLP,Python 和 数学.我在每一部分都会包含一些关键主题,但是网上资料太广泛了,所以我不可能包括每一个可能的主题. 如果你发现好的教程,请告诉我.在这篇文章中,我把每个主题的教程数量都是控制在五到六个,这些精选出来的教程都是非常重要的.每一个链接都会链接到

从 Quora 的 187 个问题中学习机器学习和NLP 原创 2017年12月18日 20:41:19 作者:chen_h 微信号 & QQ:862251340 微信公众号:coderpai 简书地址:http://www.jianshu.com/p/ac1840abc63f Quora 已经变成了一个获取重要资源的有效途径.许多的顶尖研究人员都会积极的在现场回答问题. 以下是一些在 Quora 上有关 AI 的主题.如果你已经在 Quora 上面注册了账号,你可以订阅这些主题. Comput

简介 统计学一直在研究如何从数据中得到可解释的东西,而机器学习则关注如何将数据变成一些实用的东西.对两者做出如下对比更有助于理解“机器学习”这个术语:机器学习研究的内容是教给计算机一些知识,再让计算机利用这些知识完成其他的任务.相比之下,统计学则更倾向于开发一些工具来帮助人类认识世界,以便人类可以更加清晰地思考,从而做出更佳的决策. 在机器学习中,学习指的是采用一些算法来分析数据的基本结构,并且辨别其中的信号和噪声,从而提取出尽可能多的(或者尽可能合理的)信息的过程.在算法发现信号或者说模式之后