针对原始的样本（1,2） 针对线性回归的函数 y=kx 对应的损失函数是 y=2kx^2, 那我们的方向就是希望最小化这个损失函数，得到最终的k值，然后再代入到 原始的线性函数中，那具体应该如何在最小化损失函数的时候得到…

机器学习(深度学习)通用工作流程  Deep Learning with Python 4.5节 1. 定义问题并装载数据集(Defining the problem and assembling a data…

前言 最近上了几门深度学习的公开课，还是觉得不过瘾，总觉得要搞一个框架来试试。那么caffe,tensorflow,torch等等选哪一个呢？经过一番比较我还是选择tensorflow,首先他是一个更通用的框架，而且对p…

决策树 1. 基本概念 决策树是一种常见的机器学习方法,一般一棵决策树为一颗多叉树.每一个叶子节点就对应于一个决策结果.决策树的生成过程类似于数据结构中的树的生成过程. __输入: 训练集$D=\{(x_1,y_1),(…

这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让人纠结，我…

想学习深度学习需要什么样的基础？ 可以先看看本人另外一篇相关博客： 普通程序员转型AI免费教程整合，零基础也可自学 – 流风，飘然的风 – 博客园http://www.cnblogs.com/zd…

使用机器学习的方法可以解决越来越多的实际问题，它在现实世界中的应用越来越广泛，比如智能风控、欺诈检测、个性化推荐、机器翻译、模式识别、智能控制，等等。 机器学习分类 我们都知道，机器学习可以分为三大类：监督学习（Supe…

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    引言     很多时候我们都用到ROC和AUC来评判一个二值分类器的优劣，其实AUC跟ROC息息相关，AUC就是ROC曲线下部分的面积，所以需要首先知道什么是ROC，ROC…

为什么需要Luigi? 常见的资料处理流程可租略分成以下几步: 预处理: 整合不同来源的数据, 筛选相关的数据, 清洗数据, 标准化(normalization) 等处理 模型训练: 透过一些机器学习算法来建立模型 呈现…

近几天做模式识别实验时遇到了一个问题。在A环境下采集的数据所训练出的模型，在B环境下几乎丧失了识别能力。很明显，该模型的泛化能力太差。 考虑两个思路：第一，在不同的环境中采集多组数据重新模型训练，以此提高模型的泛化能力；…

如何成为机器学习工程师https://keras-cn.readthedocs….http://www.tensorfly.cn/tfdoc… 机器学习 vs 数据分析 　 数据特点 数据分析 机…