https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81531882 介绍 数据科学项目为您提供了一个有前途的方式来启动您在该领域的职业生涯。您不仅可以通过应用来学…
标签:机器学习
机器学习最佳入门学习资料汇总(转)
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…
机器学习中的数学(3)-模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting
版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系whe…
机器学习笔记--参数估计
我们进行参数估计的方法一般主要有最大似然估计和贝叶斯估计。这里提一下两种估计的门派来加深理解: 最大似然估计属于统计学里的频率学派。频率派从事件本身出发,认定事件本身是随机的。事件在重复试验中发生的频率趋于极限时,这个极…
手把手丨我们在UCL找到了一个糖尿病数据集,用机器学习预测糖尿病(一)
作者:Susan Li 编译:袁雪瑶、吴双、姜范波 根据美国疾病控制预防中心的数据,现在美国1/7的成年人患有糖尿病。但是到2050年,这个比例将会快速增长至高达1/3。我们在UCL机器学习数据库里一个糖…
[机器学习Lesson4]多元线性回归
1. 多元线性回归定义 在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际…
机器学习中常见的损失函数
损失函数是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。…
终身机器学习(Lifelong Machine Learning)综述
终身机器学习(Lifelong Machine Learning)综述 2015年10月23日 17:34:57 qrlhl 阅读数 7805更多 分类专栏: 机器学习 &nb…
机器学习框架ML.NET学习笔记【9】自动学习
一、概述 本篇我们首先通过回归算法实现一个葡萄酒品质预测的程序,然后通过AutoML的方法再重新实现,通过对比两种实现方式来学习AutoML的应用。 首先数据集来自于竞赛网站kaggle.com的UCI Wine Qua…
Stanford机器学习
前段时间跟着斯坦福大学的机器学习网络公开课进行学习。网站地址:https://www.coursera.org,授课老师是 吴恩达,英文名 Andrew Ng。 课程非常好,并且涵盖了非常大的信息量。课后上完后,发现很有…
Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM
原文: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、O…
机器学习该如何应用到量化投资系列(一)
有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问,究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题,但是不够全面和完整。从今日起,量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机…