反向传播算法是目前用来训练人工神经网络的最常用且最有效的算法。 反向传播工作原理就是： （1）前向传播：将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后到达输出层并输出结果。【输入层—隐藏层–输出层】 （2）反向传播：…

数据描述 German Credit Data， 我们来看看数据的格式, A1 到 A15 为 15个不同类别的特征，A16 为 label 列，一共有 690条数据，下面列举其中一条当作例子： A1 A2 A3 A4 …

阿里巴巴实习电话面试 面试时间：2018年4月2日14:00；部门：风控+机器学习；（数据挖掘+业务分析专家）；面试持续时间：44分钟；面试结果：电话面试就挂掉了（心疼） 准备流程： 根据前一次的谈话判断需要复习：机器学…

网上关于机器学习的文章，视频不计其数，本来写这么一篇东西，我自己也觉得有点多余，但是我还真没找到一个能帮助像我这样零基础的人，快速接触和上手机器学习的文章。这篇文章不能让你深入学习和掌握机器学习的相关知识，但是一定能让你…

在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-su…

回归的概念 http://book.2cto.com/201210/5831.html 《数据挖掘：概念与技术》1.4.3用于预测分析的分类与回归 http://www.zhihu.com/question/213297…

引言 预测模型的准确率可以用2种方法来提高：要么进行特征设计,要么直接使用boosting算法。参加过许多数据科学大赛后，我发现许多人喜欢用boosting算法，因为它只需更少的时间就能产生相似的结果。 目前有许多boo…

1 – MLCC 通过机器学习，可以有效地解读数据的潜在含义，甚至可以改变思考问题的方式，使用统计信息而非逻辑推理来处理问题。 Google的机器学习速成课程（MLCC，machine-learning cr…

在机器学习表现不佳的原因要么是过度拟合或欠拟合数据。 机器学习中的逼近目标函数过程 监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数(f)(f)，此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 这种特性描述…

每个字都是经验所得，都是站在一个零基础的人的角度写的，纯手打+网上优秀资源整合，希望大家能每个字都认真看。 接下来文章会侧重在以下几方面 1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目的），包括路径规划，怎么学等等。 2…

数据分析， 就是对数据进行分析， 得出一些结论性的内容， 用于决策。 分析什么哪？ 根据分析现状、 分析原因、 预测未来。 分析现状和分析原因， 需要结合业务才能解释清楚。 用到的技术比较简单， 最简单的数据分析工具就是…

一. 最优化问题求解 1. 等式约束的极值求法 $$ \begin{gather*} \underset{t}{min} f(t) \; s.t.\; h_i(t)=0,i=1,\cdots,p \end{gather*…