机器学习基础---概率论基础知识

定义:在相同条件下,进行n次试验,在这n次试验中,事件A发生的次数,称为事件A发生的频数,比值:f=频数/试验次数,称为事件A发生的频率。基本性质:(1)0 <= f <= 1 ; (2) f(S) = 1; (3) 两两互不相融事件的可列可加性。稳定性:当试验重复次数很大时,频率趋于稳定,可以用来表征事件A发生可能性的大小。定义: 设E是随机试验,样本空间为S,对于E的每一个事件A赋

深度学习——数学与机器学习基础

线性代数标量:一个单独的数向量:一个向量是一列数矩阵:一个矩阵是一个二维数组张量:一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网格中,称之为张量。比如张量AA中坐标为(i,j,k)(i,j,k)的元素记作Ai,j,kA_{i,j,k}。在计算机视觉中,5张3通道的32×\times 32大小的图像可以用张量表示为(5,3,32,32)(5,3,32,32)矩阵的转置、矩阵与向量相乘、两个向量的点积(x⊤

应用数学与机器学习基础(一)

应用数学与机器学习基础(一)掌握机器学习需要一些基本的数学概念,本博客介绍了一些应用数学的基本概念。 为什么要掌握一些数学知识? 损失函数*的,学习策略是损失函数最小化*(有些可能是NP完全问题,采用启发式方法,如决策树),那么数学知识可以让我们定义拥有许多变量的函数,找到这些函数的最高点和最低点,并量化信念度。 机器学习算法的基本框架: 一 线性代数 1.几个数学概念: 2.矩阵和向量相乘两个

深度学习基础介绍:机器学习介绍和基本概念

麦子学习关于深度学习基础介绍和基本概念笔记,用来方便自己以后的复习。1、机器学习    概念:专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识和技能,重新组织已有知识结构使不断改善自身性能。    学科定位:人工智能(Artificial Intelligence,AI)核心。    定义:探究和开发算法使计算机不需要外部明显指示,可以自己通过数据来学习、建模,利用建好的模型和输入新的数据

深度学习机器学习面试题(理论基础)

1、神经网络基础问题对称失效。 然后针对第L层的每个节点计算出残差(这里是因为UFLDL中说的是残差,本质就是整体损失函数对每一层激活值Z的导数),所以要对W求导只要再乘上激活函数对W的导数即可  σ(x)=1/(1+e−x)tanh(x)=2σ(2x)−1f(x)=max(0,x)f(x)=1(x<0)(αx)+1(x>=0)(x)max(wT1x+b1,wT2x+b2)Adamdx

机器学习(统计学习方法)基础知识

统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习(statistial machine learning)。统计学习分为监督学习,非监督学习,半监督学习和强化学习。本文内容以监督学习为主。 监督学习输入空间 & 特征空间 & 输出空间在监督学习中,将输入与输出所有可能取值的集

【笔记】想学机器学习?这里有你需要知道的一些基础知识!

机器学习线路图: 本文主要内容: 机器学习的其他名称: 机器学习的知识框架: 机器学习的分类: 监督学习——训练/分析——分类预测问题: 训练集),并且已知每一份数据的特征(特征1-身高,特征2-发长,…,特征n-抽烟与否)和目标(目标通常称作标签,这里指 男 or 女),据此,训练出一套算法,来判断另外一组只知道特征的数据(但是不知道目标是)的目标是什么。这就是所谓的监督学习算法。因为数据是离

机器学习信息论基础

科学真理最重要的是两点,一是能量,二是信息。一是通过爱因斯坦的E=mc2E=mc^{2}E=mc2,物质和能量其实是一回事,另外如何描写和衡量信息则是更重要的,爱因斯坦本人曾经说过随着时间的改变质量方程可能会错,而这个方程不会。信息论是应用数学的一个分支,主要研究的是对一个信号能够提供信息的多少进行量化,最初用于研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送消息,指导最优的通信编码等。交叉熵与信息

机器学习笔记(一)概率论基础

概率论是研究随机现象数量规律的一门学科,其实我感觉还是比较有意思的。比如这样的一个小问题,已知一个家庭有两个小孩,其中一个孩子是女孩,请问另外一个孩子还是女孩的概率是多大?我问过身边的几个人,很多人的第一反应都是1/2,但真的是这样吗?我们仔细想一下,一个家庭有两个孩子,那么男男,男女,女男,女女的可能性都是1/4,现在又已知其中一个孩子是女孩,那么只剩下后面三种可能性,另外一个孩子还是女孩的概率

机器学习之路

机器学习入门教材有许多,入门方式多种多样,我是半路出家,简单总结一下我的机器学习之路。2011年考入北邮计算机研究生学院,主要是NLP方向。之前没有接触过机器学习,本科也不是计算机专业,而是工商管理。2011年研究生阶段,两节课对我影响很大:第一节课是计算语言学,最开始了解和接触机器学习,是在上这节课的时候,老师推荐的教材《统计自然语言处理基础》。在老师的课上,有讲到HMM(隐马尔科夫模型),可以

AI-深度学习框架-应用数学和机器学习基础

AI-深度学习框架-应用数学和机器学习基础矩阵、多项式、群论标量、向量、矩阵和张量乘矩阵和向量恒等矩阵和逆矩阵线性相关和跨度范式理论范式是存在于某一科学论域内关于研究对象的基本意向。它可以用来界定什么应该被研究、什么问题应该被提出、如何对问题进行质疑以及在解释我们获得的答案时该遵循什么样的规则。范式是一科学领域内获得最广泛共识的单位,我们可以用其来区分不同的科学家共同体或亚共同体。它能够将存在于一

值得收藏 | 关于机器学习,这可能是目前最全面最无痛的入门路径和资源!

前言:本文作者@李杰克,是我们“AI产品经理大本营”成员,下面是他分享的第2篇文章,以飨读者。最近有不少童鞋给李杰克留言,说自己对机器学习很感兴趣却无从下手,想知道我的学习路径,也希望我可以分享一些适合入门的学习资源给到大家。在踩过坑、撞过墙、走过弯路之后,我这个本科学渣、非计算机专业、不懂编程的前互联网产品经理,也积累了些干货可以跟大家share,而且因为有段时间没更新了,李杰克决定好好补偿一下

机器学习基础(二)——概率论与数理统计

转载仅供个人回顾高数及数理统计知识。原文出处:https://blog.csdn.net/zuoyonggang123/article/details/79110916 1 基本概念概率论在机器学习中扮演着一个核心角色,因为机器学习算法的设计通常依赖于对数据的概率假设。1.1 概率空间说到概率,通常是指一个具有不确定性的event发生的可能性。例如,下周二下雨的概率。因此,为了正式地讨论概率论,我

自动驾驶中常用的四类机器学习算法

来源:智车科技机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案,电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率,也有一些潜在的应用,比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网),评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。在KDnuggets网站发表的一篇文章中,作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类,即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别

大数据,机器学习,和深度学习的初步认识

大数据的核心在于新的大数据平台。 大数据的核心理论-谷歌的三大论文Google File System :分布式文件系统原来的数据存储有两大问题:单个磁盘不够大——-> 解决方法是:GFS 的解决是多个磁盘(DataNode)来存储 ——-> 新的问题:效率地下 ——-> 新问题的解决办法水平复制+按照块存储(hadoop1.x 一个块 64M,hadoop2.x 一个块是12

机器学习 l1 相比于 l2 为什么容易获得稀疏解?

此部分博客是我在知乎上摘录下来的,感谢知乎大神的用心回答。一、通俗易懂的解释 作者:王赟 Maigo假设费用函数 L 与某个参数 x 的关系如图所示: 现在施加 L2 regularization,新的费用函数()如图中蓝线所示:最优的 x 在黄点处,x 的绝对值减小了,但依然非零。 而如果施加 L1 regularization,则新的费用函数()如图中粉线所示:最优的 x 就变成了 0。这里利

机器学习中L1L2规则化详解(先验及稀疏性解释)

(作者:陈玓玏)1、 为什么要正则化?知乎上有个兄弟说得对(https://www.zhihu.com/question/20924039 这个问题下Stark Einstein的回答),不应该说是正则化,应该说是规则化,也就是说,我们原来是在完全没有任何先验知识的情况下进行的训练,那训练出来的结果有可能会“过”,你不知道哪个特征会有用,于是你找了很多特征,尽可能精确地去拟合你的训练数据,结果用上

【机器学习】贝叶斯角度看L1,L2正则化

之前总结过不同正则化方法的关系【不过那篇文章被吞了】当时看的资料里面提到了一句话就是:正则化等价于对模型参数引入先验分布,而L1正则化相当于参数中引入拉普拉斯分布先验,而L2分布则相当于引入了高斯分布先验。当时这这句话不是很理解,今天又找了一下相关的资料研究了一下。贝叶斯学派和频率学派要解释上面的问题,需要先区别一下贝叶斯学派和频率学派的区别。 频率学派和贝叶斯学派最大的差别其实产生于对参数空间的

智能小车29:自动驾驶与机器学习

要让我的小车能自动去倒一杯咖啡。需要的做的事还有很多,其中一个很难的问题就是自动驾驶,怎么才能让我的小车自动驾驶到咖啡机旁边去呢?可以看得出,也是个硬件,不过是以摄像头为主,其它硬件为辅的。再加上自己的软件分析处理。我想了想其实硬件并不复杂,主要是软件如何识别这些图片和这些传感器信号?查了些资料,图片识别技术如果不是人工标注特征,那么就要靠深度学习。而深度学习又以机器学习技术为基础。所以要搞明白这

机器学习、数据挖掘、数据分析岗面试总结

算法面试注意细节算法工程师岗位(机器学习、数据挖掘、数据分析等)面试主要包含两大块:首先是基本的 Coding 能力;其次就是机器学习算法的理论与应用能力。基本的 Coding 能力考察,主要是让你写一些数据结构与算法设计的常见算法题,比如链表类、二叉树、排序、查找、动态规划等。这方面建议《剑指 Offer》+ LeetCode 结合的方式进行练习。机器学习算法理论与应用能力不用说,应付面试看本课