摘要：世界名校网络课程大盘点 加州大学伯克利分校http://webcast.berkeley.edu/ 加州大学伯克利分校与斯坦福大学、 麻省理工学院等一同被誉为美国工程科技界的学术 领袖，其常年位居泰晤士高等教育杂志全球大学排行前十名。 作为美国第一的公立大学， 伯克利分校提供了学校许多优秀教授的播客
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随笔分类 - 机器学习,深度学习,模式识别,神经网络,计算机视觉cv,opencv
摘要：http://exploredegrees.stanford.edu/coursedescriptions/cs/ CS 101. Introduction to Computing Principles. 3-5 Units. Introduces the essential ideas of c
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摘要：2.OpenCV函数使用 OpenCV提供了随机森林的相关类和函数。具体使用方法如下： (1)首先利用CvRTParams定义自己的参数，其格式如下 CvRTParams::CvRTParams(int max_depth, int min_sample_count, float regressio
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摘要：机器学习及其应用2013 机器学习及其应用2013 机器学习及其应用2013 内容简介 书籍 计算机书籍机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域。近年来，机器学习不仅在计算机科学的众多领域中大显身手，还成为一些交叉学科的重要支持技术。本书邀请国内外相关领域的专家撰文，以综述的形式分别介
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摘要：最牛逼的开源机器学习框架,你知道几个 机器学习毫无疑问是当今最热的话题，它已经渗透到生活的方方面面，在移动互联网中混不懂点机器学习都不好意思，说几个能看的到的，经常用邮箱吧，是不是感觉垃圾邮件比N年前变少了，无聊了和siri聊过天不，想坐一下无人驾驶汽车吗，手累了用脸解个锁，智能化产品推荐是不是让你
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摘要：注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深，
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摘要：机器学习常见算法优缺点总结 K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 优点： 1.简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归； 2.可用于数值型数据和离散型数据； 3.训练时间复杂度为O(n)；无数据输入假定； 4.对异常值不敏感 缺点： 1.计算复杂性高
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摘要：博士应该怎样读 ——从我自身的经验谈起 2016-09-16 上海交大 宫辰 博士应该怎样读 ——从我自身的经验谈起 宫 辰 （goodgongchen@sjtu.edu.cn） 上海交通大学电子信息与电气工程学院图像处理与模式识别研究所 关于如何读博士，如何成为一名优秀的博士，网上类似的帖子或文章
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摘要：我的分布式机器学习故事 从毕业加入Google开始做分布式机器学习，到后来转战腾讯广告业务，至今已经七年了。我想说说我见到的故事和我自己的实践经历。这段经历给我的感觉是：虽然在验证一个新的并行算法的正确性的时候，我们可以利用现有框架，尽量快速实现，但是任何一个有价值的机器学习思路，都值得拥有自己独特
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摘要：机器学习——统计与计算之恋 编辑部按：本文是从张志华老师在第九届中国R语言会议和上海交通大学的两次讲座中整理出来的。张志华老师是上海交通大学计算机科学与工程系教授，上海交通大学数据科学研究中心兼职教授，计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师。在加入上海交通大学之前，是浙江大学计算机学院教授和
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摘要：注：在吴恩达老师讲的【机器学习】课程中，最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题，而这是单层神经网络（也叫感知机）做不到了，当时就觉得非常神奇，之后就一直打算自己实现一下，一直到一周前才开始动手实现。自己参考【机器学习】课程中数字识别的作业题写了代码，对于作业题中给
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摘要：Gradient Boosted Regression Trees 2 Regularization GBRT provide three knobs to control overfitting: tree structure, shrinkage, and randomization. Tree
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摘要：机器学习十大算法之KNN算法 前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子。如今想重新写一个，发现遇到不少问题，不过最终还是解决了。希望与大家共同进步。 闲话少说，进入正题。 KNN算法也称最近邻居算法，是一种分类算法。 算法的基本思想：假设已存在一个数据集，数据集有多个数值属性和一个标签属
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摘要：（一）——安装配置、第一个程序 （一）——安装配置、第一个程序 标签： imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报 标签： imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21
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摘要：引进全球领先的信用评级模型，有利网风控值得放心吗？ 有利网是网贷行业的知名平台，用户规模达千万级，在多个第三方评级中也长居前十位置左右。比较有意思的是，有利网上的借款人审核中，引进了跟全球领先的个人信用评级模型提供商FICO合作的风控模型。这个国内少有、颇具高大上特色的合作模式，会不会很大增强有利网
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摘要：机器学习算法一览，应用建议与解决思路 机器学习算法一览，应用建议与解决思路 作者：寒小阳 时间：2016年1月。 出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50469334 声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 1.引言 提起笔来写
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摘要：使用java实现CNN的实战 使用java实现CNN的实战 1、要实现CNN，其中包括 卷积、池化（下采样）、分类器、优化方法、分类器、反向传播 2、可以使用一个三维数组来表示一张图片（通道、行、列） 3、卷积，卷积的方式有三种：valid，full，same，在CNN中我们用到了两种：前向传播时，
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摘要：神经网络编程入门 本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikiped
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摘要：RBF神经网络通用函数 newrb, newrbe 1、newrb 其中P为输入向量，T为输出向量，GOAL为均方误差的目标，SPREED为径向基的扩展速度。返回值是一个构建好的网络，用newrb()创建的RBF网络是一个不断尝试的过程，在创建中不断的增加中间层的数量和神经元的数目，直到满足输出的误
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摘要：机器学习-RBF高斯核函数处理 SVM高斯核函数-RBF优化 重要了解数学的部分： 协方差矩阵，高斯核函数公式。 个人建议具体的求法还是看下面的核心代码吧，更好理解，反正就我个人而言，烦躁的公式，还不如一段代码来的实际。本来想用Java的一个叫jblas的矩阵包，但是想了想，还是自己动手写一下吧。加
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