编者按：Quora 上有网友提问：自学机器学习技术，你有哪些建议？（What are your recommendations for self-studying machine learning），Yann LeCun 在该提问下做了解答。本文由雷锋网(公众号：雷锋网)根据 LeCun 的回答整理 ...
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2016-11-30 09:29:12
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评估性能 评估损失 1、Training Error 首先要通过数据来训练模型，选取数据中的一部分作为训练数据. 损失函数可以使用绝对值误差或者平方误差等方法来计算，这里使用平方误差的方法，即： (y-f(x))2 使用此方法计算误差，然后计算所有数据点，并求平均数。 Training Error ...
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2016-11-29 18:55:41
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多元回归 回顾一下简单线性回归：一个特征，两个相关系数 实际的应用要比这种情况复杂的多，比如 1、房价和房屋面积并不只是简单的线性关系。 2、影响房价的因素有很多，不仅仅是房屋面积，还包括很多其他因素。 现在描述第一种情况，房价和房屋面积不只是简单的线性关系，可能是二次或者多项式: 二次函数： 多项 ...
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2016-11-29 14:17:48
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7款优秀的开源数据挖掘工具 IDMer说道：本文只对几种流行的开源数据挖掘平台进行了检视，比如Weka和R等。如果您想找寻更多的开源数据挖掘软件，可以到KDnuggets和Open Directory上查看。为了评测这些软件，我们用了UCI Machine Learning Repository上的 ...
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2016-11-27 22:58:01
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2) 《机器学习&&深度学习》 视频课程资源 ...
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2016-11-27 13:49:00
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1.Visually Indicated Sounds 网址：http://vis.csail.mit.edu/ 通过视频预测敲打的声音 2.AI Porn Video Editor 代码网址：https://github.com/ryanjay0/miles-deep 色情视频分类器 3.A Ne ...
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2016-11-26 18:14:32
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1、Linear Algebra (线性代数) 和 Statistics (统计学) 是最重要和不可缺少的。 这代表了Machine Learning中最主流的两大类方法的基础。一种是以研究函数和变换为重点的代数方法，比如Dimension reduction，feature extraction， ...
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2016-11-26 17:17:54
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近几年来热门的神经网络(Neural Network)和深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)的分支. 在计算机科学的定义中, 学习可以理解为:"A computer program is said to learn from experience E ...
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2016-11-26 13:54:23
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回归分析（RegressionAnalysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析是建立因变数{\displaystyleY}（或称依变数，反应变数）与自变数{\displaystyleX}（..
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2016-11-17 02:25:19
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树的长处有一个就是在不需预处理的前提下处理很多的类型。就是不需要常规化，标准化数据的特征。区分regressiontree跟modeltree.1.RegressionTree数值树的建立的基本原理跟类型树的建立过程是相同的。在拆分方式上，数值型的有其方法。数值型的拆分标准是standarddeviationredu..
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2016-11-17 02:25:18
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