原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Square

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

一.机器学习基本概念 1.训练集和测试集 训练集(training set/data)/训练样例(training examples): 用来进行训练,也就是产生模型或者算法的数据集 测试集(testing set/data)/测试样例 (testing examples):用来专门进行测试已经学习好的模型或者算法的数据集 2.特征向量 特征向量(features/feature vector):属性的集合,通常用一个向量来表示,附属于一个实例 3.分类问题和回归问题 分类 (classific

主讲人 常象宇 大家好,我是likrain,本来我和网神说的是我可以作为机动,大家不想讲哪里我可以试试,结果大家不想讲第一章.估计都是大神觉得第一章比较简单,所以就由我来吧.我的背景是统计与数学,稍懂些计算机,大家以后有问题可以讨论. 今天我们来讲一下PRML第一章,这一章的内容是基于一些简单的例子对于机器学习中的基本概念给与介绍.这是为后续章节的介绍给一个铺垫.我今天讲的内容包括以下几个部分: 把书上的知识点做了个总结大概.首先我们来看一下,我个人理解的机器学习的定义:机器学习的分类有很多种,

主要内容来自于<微信公众号:程SIR说> 1 数据挖掘 数据挖掘(Data Mining,简称DM),是指从大量的数据中,挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程. 数据挖掘是一门交叉学科,覆盖了统计学.计算机程序设计.数学与算法.数据库.机器学习.市场营销.数据可视化等领域的理论和实践成果. 2 - 数据挖掘的基本思想 数据挖掘的别名机器学习和统计学习一样,数据挖掘的实质是通过计算机的计算能力在一堆数据中发掘出规律并加以利用的过程. 因此对数据挖掘而言,就需要经历规则学习.规则验证和规则使用的

在看机器学习实战时候,到第三章的对决策树画图的时候,有一段递归函数怎么都看不懂,因为以后想选这个方向为自己的职业导向,抱着精看的态度,对这本树进行地毯式扫描,所以就没跳过,一直卡了一天多,才差不多搞懂,才对那个函数中的plotTree.xOff的取值,以及计算cntrPt的方法搞懂,相信也有人和我一样,希望能够相互交流. 先把代码贴在这里: import matplotlib.pyplot as plt #这里是对绘制是图形属性的一些定义,可以不用管,主要是后面的算法 decisionNode

一.编译型语言和解释性语言的区别 二.Python的设计目标 1.一门简单直观的语言并与主要竞争者一样强大 2.开源,以便使任何人都可以为它做贡献 3.代码像纯英文那样容易理解 4.适用于短期开发的日常任务 三.Python的设计哲学 优雅.准确.简单 即用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事. 四.为什么选择Python? 1.代码量少,一般情况下Python是java的1/5. 2.人生苦短,我用Python. 五.Python的特点 1.Python是完全面向对象的语言. 2.Pytho

//2019.08.01机器学习基础入门1-21.半监督学习的数据特征在于其数据集一部分带有一定的"标记"和或者"答案",而另一部分数据没有特定的标记,而更常见的半监督学习数据集产生的原因是各种原因引起的数据缺失.2.半监督学习的数据集处理方式大多采用:先用无监督学习算法对数据进行相关的处理,再利用监督学习算法对其进行模型的训练和预测.3.增强学习:它是指根据周围的环境进行相应的行动,然后根据采取行动的结果,学习行动的方式,其算法得到整体闭环原理图如下图所示: 图1

http://dataunion.org/14581.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Blitz%2B%2B https://en.wikipedia.org/wiki/IT%2B%2B https://en.wikipedia.org/wiki/Dlib https://en.wikipedia.org/wiki/Eigen_(C%2B%2B_library) https://en.wikipedia.org/wiki/Armadillo_(C%2B%2B_library) 当然别忘了 SciLib,SciPy等等

转载:https://www.cnblogs.com/dengyg0710/p/10644936.html 1.一个 QML 文档有且只有一个根元素. 2.QML 元素名后所有内容使用 {} 包围起来.{} 之中是该元素的属性:属性以键值对 name : value 的形式给出. 3.QML 元素可以有一个 id 属性,作为该元素的名字.以后我们可以直接用这个名字指代该元素,相当于该元素的指针.需要注意的是,id 属性在整个 QML 文档中必须是唯一的. 4.QML 元素允许嵌套,一个 QML

batch_size 单次训练用的样本数,通常为2^N,如32.64.128... 相对于正常数据集,如果过小,训练数据就收敛困难:过大,虽然相对处理速度加快,但所需内存容量增加. 使用中需要根据计算机性能和训练次数之间平衡. epoch 1 epoch = 完成一次全部训练样本 = 训练集个数 / batch_size iterations 1 epoch = 完成一次batch_size个数据样本迭代,通常一次前向传播+一次反向传播

整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书<啤酒与尿布>,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理.我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包

-----------------------------2017.8.9--------------------------------- 先占个坑 在接下来的一个半月里(即从现在到十一) 我将结合本次数学建模培训 把Python的科学计算算法做一个汇总 并以此整理出一套Python数据挖掘/机器学习学习的路线和方法 敬请期待... ------------------------------2017.8.10------------------------------ 建模方法: 1.微分方

转自:http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/associate_apriori.html 数据挖掘系列 (1) 关联规则挖掘基本概念与 Aprior 算法 我计划整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和 Aprori 算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了

不多说,直接上干货! Weka简介 Weka是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的英文字首缩写,官方网址为:http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka,在该网站可以免费下载可运行软件和源代码,还可以获得说明文档.常见问题解答.数据集和其他文献等资源.Weka的发音类似新西兰本土一种不会飞的鸟,如下图所示,因此Weka系统使用该鸟作为其徽标. Weka是新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘著名开

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

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

<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

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <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