学习 定义：如果一个系统能够通过执行某个过程改进他的性能，这就是学习。 统计学习的对象：数据 目的：对数据进行预测和分析 方法：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习 统计学习的三要素：方法 = 模型+策略+算法 输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题 输出变量为有限个离散变量的预 ...
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2018-04-16 21:57:26
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整理自Andrew Ng 的 machine learnig 课程 week1 目录： 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 一元线性回归 模型表示 损失函数 梯度下降算法 模型表示 损失函数 梯度下降算法 1、什么是机器学习 Arthur Samuel不是一个playing checker的高手， ...
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2018-04-06 15:20:00
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一、前述 LDA是一种 非监督机器学习 技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考 ...
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2018-04-04 12:42:25
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听说，Hulu机器学习与冬日的周末更配噢～ 你可以点击菜单栏的“机器学习”，回顾本系列前几期的全部内容，并留言发表你的感悟与想法。 同时，为使大家更好地了解Hulu，菜单“关于Hulu”也做了相应调整，好奇宝宝们，牌子翻起来吧！ 今天的内容是 【非监督学习算法与评估】 场景描述 人具有很强的归纳思考 ...
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2018-02-27 21:14:10
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1 回顾1.1 监督学习定义：给定正确答案的机器学习算法分类：（1）回归算法：预测连续值的输出，如房价的预测（2）分类算法：离散值的输出，如判断患病是否为某种癌症1.2 非监督学习定义：不给定数据的信息的情况下，分析数据之间的关系。聚类算法：将数据集中属性相似的数据点划分为一类。2 单变量线性回归算 ...
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2018-02-18 21:30:24
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Clustering Unsupervised learning introduction 什么是非监督学习呢? 在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，在这里的监督学习中，我们有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。 与此不同的是，在 ...
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2018-02-09 23:57:50
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import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_da... ...
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2018-01-30 16:41:39
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网上教程太啰嗦，本人最讨厌一大堆没用的废话，直接上，就是干！ 网络爬虫？非监督学习？ 只有两步，只有两个步骤？ Are you kidding me？ Are you ok? 来吧，follow me, come on! 第一步：首先，我们从网上获取图片自动下载到自己电脑的文件内，如从网址，下载到F ...
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2018-01-08 20:14:13
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1. 非监督学习 监督学习有数据有标签，目的是学习数据和标签之间的映射关系。而无监督学习只有数据，没有标签，目的是学习数据额隐藏结构。 2. 生成模型（Generative Models） 已知训练数据，根据训练数据的分布（distribution）生成新的样例。 无监督学习中的一个核心问题是估计分 ...
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2017-12-09 18:13:46
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监督学习 1 - 3 - Supervised Learning 在监督学习中，数据集中的每个例子，算法将预测得到例子的“”正确答案“”，像房子的价格，或者溜是恶性的还是良性的。 回归 回归的目标是预测一个连续的输出值 分类 分类的目标是预测离散的输出值 非监督学习 1 - 4 - Unsuperv ...
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2017-12-03 20:58:15
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