摘要：人工智能（机器学习）学习之路推荐 目录 一、人工智能（机器学习）学习之路推荐——Python 二、纯小白——计算机小白 三、计算机小白——计算机语言（Python）小白 四、计算机语言小白——算法小白 五、算法小白——人生方向定位 六、人生定位——机器学习大师 七、推荐书单 一、人工智能（机器学习） 阅读全文

摘要：感知器-从零开始学深度学习 未来将是人工智能和大数据的时代，是各行各业使用人工智能在云上处理大数据的时代，深度学习将是新时代的一大利器，在此我将从零开始记录深度学习的学习历程。 我希望在学习过程中做到以下几点： 了解各种神经网络设计原理。 掌握各种深度学习算法的python编程实现。 运用深度学习解 阅读全文

摘要：机器学习算法及代码实现–支持向量机 1、支持向量机 SVM希望通过N-1维的分隔超平面线性分开N维的数据，距离分隔超平面最近的点被叫做支持向量，我们利用SMO（SVM实现方法之一）最大化支持向量到分隔面的距离，这样当新样本点进来时，其被分类正确的概率也就更大。我们计算样本点到分隔超平面的函数间隔，如 阅读全文

摘要：机器学习算法及代码实现–K邻近算法 1、K邻近算法 将标注好类别的训练样本映射到X（选取的特征数）维的坐标系之中，同样将测试样本映射到X维的坐标系之中，选取距离该测试样本欧氏距离（两点间距离公式）最近的k个训练样本，其中哪个训练样本类别占比最大，我们就认为它是该测试样本所属的类别。 2、算法步骤： 阅读全文

摘要：机器学习算法及代码实现–决策树 1、决策树 决策树算法的核心在于决策树的构建，每次选择让整体数据香农熵（描述数据的混乱程度）减小最多的特征，使用其特征值对数据进行划分，每次消耗一个特征，不断迭代分类，直到所有特征消耗完（选择剩下数据中出现次数最多的类别作为这堆数据的类别），或剩下的数据全为同一类别， 阅读全文

摘要：摘要 机器学习算法分类：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习 基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯、降维、梯度增强 公式、图示、案例 机器学习算法分类 机器学习算法大致可以分为： 监督学习 | Supervise 阅读全文

摘要：1、使用机器学习来解决问题，我们用数学语言来描述它，然后建立一个模型，例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题； 2、通过最小化误差、最大似然、最大后验概率等等建立模型的代价函数，转化为最优化问题。找到最优化问题的解，也就是能拟合我们的数据的最好的模型参数； 3、求解这个代价函数，找到最优解。 求最 阅读全文