周志华机器学习读后总结 第一章

第一章什么是机器学习? 学习机器学习的第一步就是先要了解什么是机器学习,在没有碰周志华老师的这本机器学习的书之前,我没有接触到过关于机器学习的知识,我所认为的机器学习就是让一些机器像学生一样去学习知识然后做事情!而周志华老师在书中说:机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验(数据)来改善系统自身的性能;因此机器学习所研究的主要内容是在计算机中从数据中产生“模型”的算法,即“学习算法”。这个关于机器

史上最全的机器学习资料

摘要: 机器学习牵涉的编程语言十分之广,包括了MATLAB、Python、Clojure、Ruby等等。为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习,云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源,涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。https://yq.aliyun.com/articles/43089?spm=5176.100239.bl

国外牛人总结的机器学习领域的框架、库以及软件

本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。C++计算机视觉CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库OpenCV通用机器学习MLPackDLibecoggsharkClosure通用机器学习Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录Go自然语言处理go-porterstemmer—一个Porter词干提取算法的原生Go语言净室

机器学习未来十年:你需要把握的趋势和热点

https://mp.weixin.qq.com/s/hN5BahBo_1TpQSs6JCEFeg本文贡献者:刘铁岩、秦涛、邵斌、陈薇、边江刘铁岩,微软亚洲研究院副院长,国际电子电气工程师学会(IEEE)院士,美国计算机学会(ACM)杰出会员秦涛,微软亚洲研究院资深研究员邵斌,微软亚洲研究院主管研究员陈薇,微软亚洲研究院主管研究员边江,微软亚洲研究院主管研究员   人工智能正热。 技术创新是经济增

《机器学习实战》完整总结

1.首先从图片的角度,对机器学习算法、实战有一个全面而感性的认识。 2.剖析监督学习流程图的每一个步骤(by code)。 import pandas as'../Breast-Cancer/breast-cancer-train.csv''../Breast-Cancer/breast-cancer-test.csv')(2)在线获取数据import pandas as'http://bi

个人机器学习路径规划

第一阶段:机器学习入门1、小象学院机器学习视频24课—中科院邹博2、网易公开课斯坦福机器学习视频20课—吴恩达http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.htmlCS229课程讲义北航张雨石CSDN博客,http://blog.csdn.net/column/details/ml-ng-record.html海大黄海广博士笔记,ht

【机器学习实战】第3章 决策树

<script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script>决策树(Decision Tree)算法主要用来处理分类问题,是最经常使用的数据挖掘算法之一。项目概述不浮出水面是否可以生存是否有脚蹼开发流程收集数据:可以

机器学习资源和路线图

机器学习资料:1. 台湾大学林轩田老师的”机器学习基石” http://www.bilibili.com/video/av1624332/?from=search&seid=5267157557318528006 2. 进阶课程:台湾大学林轩田老师的”机器学习技法” http://www.bilibili.com/video/av6991226/?from=search&seid=

机器学习入门实战——逻辑斯谛回归实战breast cancer数据集

更多有关逻辑斯谛回归的理论知识查看:逻辑斯谛回归代码实战首先,我们还是先将需要用到的库导入,应为此数据集缺少名称,所以,使用pandas导入数据时,我们需要手动添加名称import pandas asimport numpy asimport tensorflow as'Sample code number','Clump Thickness','Uniformity of Cell Size''

SVM机器学习实战1(含训练数据集)

本文的代码亲测有效,数据直接从网上load下来的,若想看源数据进入数据地址即可。第一次写博客也不会组织语言,将就着看看咯,主要是想为自己写过的code留下一些印记,方便以后查证。 import numpy asfrom sklearn.utils importfrom sklearn importimport sklearn.model_selection asimport matplotlib.

【机器学习实战】Machine Learning in Action 代码 视频 项目案例

欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网)电子版书籍:【机器学习实战-中文版-带目录版.pdf】视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star【后续组织学习活动:sklearn + tensorflo

《机器学习实战》5.Logistic回归源码实现

结合源码分析第五章中实现的Demo运行环境:Anaconda——Jupyter NotebookPython版本为:3.6.2(原书代码实现为2.x 所以在一些代码上略有改动)参考资料:Apachecn 专注于优秀项目维护的开源组织Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow阅读本文你将获得如下知识:1.LR的基本思想2.LR

100款机器学习数据集

Kaggle书籍推荐数据集(goodreads/上万图书/百万评价)【Kaggle】https://www.kaggle.com/zygmunt/goodbooks-10k 带有预期点数和获胜概率的NFL比赛详情数据集(2009-2016)【Kaggle】https://www.kaggle.com/maxhorowitz/nflplaybyplay2009to2016 HackerNews数据集

机器学习公开数据集

原文地址:http://rensanning.iteye.com/blog/1601663海量数据(又称大数据)已经成为各大互联网企业面临的最大问题,如何处理海量数据,提供更好的解决方案,是目前相当热门的一个话题。类似MapReduce、 Hadoop等架构的普遍推广,大家都在构建自己的大数据处理,大数据分析平台。 相应之下,目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多,此类人才可谓炙手可热!越来越

【机器学习】带你3分钟看完《机器学习实战》总结篇

决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则; 计算复杂度不高,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据; 测试数据集时,运行速度比较快; 决策树可以很好的扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库大小。一种二值决策分类“机”,泛化错误率低和较好的推广性使其被认为是监督学习中最好的定式算法。Boosting 中最流行的的一个算法是 AdaBoost,以弱学习器作为基分类器,并且输入数

机器学习实战笔记——贝叶斯估计

贝叶斯估计的基本思想 条件概率 贝叶斯估计的实现文档分类的流程 贝叶斯估计的程序编写from numpy importdef loadDataSet():'my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please''maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid''my', '

机器学习实战第二章——KNN算法(源码解析)

#coding=utf-8 from numpy importfrom numpy importfrom numpy importimportfrom os import# 创建数据集,并返回数据集和分类标签 def createDataSet():1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1'A','A','B','B'return# 对新数据进行分类 def class

《机器学习实战》读书笔记4:决策树源码分析

本文对《机器学习实战》第三章——决策树的源码进行了全面的分析和解释。由于个人觉得作者的代码变量命名具有一定的迷惑性,使读者容易混淆,所以部分代码可能作了修改。本文只包含了构建决策树、用决策树分类、序列化决策树的代码。不包括画图的代码程序清单3-0:创建简单的数据集这部分是书上的python交互命令创建数据集的代码,写成函数,不用每次都输入一长传命令:def createDataSet():1, 1

机器学习实战 朴素贝叶斯原理及代码

朴素贝叶斯(naive Bayes)法是是基于贝叶斯定理 和特征条件独立假设的分类方法,对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合分布概率;然后基于此模型,对给定的输入x,再利用贝叶斯定理求出其后验概率最大的输出y。联合概率分布P(X,Y),具体来说就是利用训练数据学习P(Y)和P(X|Y)的估计:P(X,Y) = P(Y)P(X|Y),其概率估计方法是极大似然估计,其实很

机器学习算法及实战——决策树(一)

决策树是附加概率结果的一个树状的决策图,是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型,它表示对象属性和对象值之间的一种映射,树中的每一个节点表示对象属性的判断条件,其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。常用的决策树算法有ID3,C4.5和CART。它们都是采用贪心(即非回溯的)方法,自顶向下递归的分治方法构造。这几个算法选择属性划分的方法各不相同,ID