1.機器學習為什麼用python:
PHP:PHP是世界上最好的語言，對多執行緒非同步支援處理不是很好，併發處理能力弱，爬蟲是工具性程式，對速度和效率要求比較高。
JAVA：生態圈比較完善，是python最大的金正對手，但是
機器學習應該怎麼學： 數學原理推導與實際應用技巧！
機器學習中有很多經典的演算法，既然要學習，就要清楚一個演算法是怎麼來的，怎麼推導的，以及該如何應用！
邊用邊查！
人工智慧：60年代頗受追捧，遺傳演算法，啟發式搜尋。
機器學習:通過學習來建立具有模型的AI技術。
深度學習：具有多層神經網路的機器學習模型。
1.機器學習為什麼用python: PHP:PHP是世界上最好的語言，對多執行緒非同步支援處理不是很好，併發處理能力弱，爬蟲是工具性程式，對速度和效率要求比較高。 JAVA：生態圈比較完善，是python最大的金正對手，但是 機器學習應該怎麼學： 數學原理推導與實
文章釋出於公號【數智物語】 （ID：decision_engine），關注公號不錯過每一篇乾貨。 轉自 | 新智元 作者 | Andriy Burkov 編輯 | 肖琴 這是一本
首先我們來看看中文字典裡是怎麼解釋特徵的：一事物異於其他事物的特點。 那我們再來看看英文字典裡是怎麼解釋feature的：A feature of something is an interesting or important part or characteristic of it.
介紹 背景 隨著網際網路行業的井噴式發展，獲取資訊的方式越來越多，人們從主動獲取資訊逐漸變成了被動接受資訊，資訊量也在以幾何倍數式爆發增長。舉一個例子，PC時代用google reader，常常有上千條未讀部落格更新；如今的微信公眾號，也有大量的紅點未閱
recursion machine learning programmming 機器學習(Machine Learning) 介紹與決策樹(Decision Tree)機器學習入門系列 是 個人學習過程中的一些記錄與心得。其主要以要點形式呈現，簡潔明了。1.什麽是機器學習？一個比較概括的理解是:
想要 oom 考試 erl text local oca 希望 觀察 機器學習入門：線性回歸及梯度下降 本文會講到： (1)線性回歸的定義 (2)單變量線性回歸 (3)cost function：評價線性回歸是否擬合訓練集的方法 (4)梯度下
轉載 bsp 圖像 src nbsp 加速 數值 str 我們 轉自 飛鳥各投林 神經網絡 神經網絡(也稱之為人工神經網絡，ANN)算法是80年代機器學習界非常流行的算法，不過在90年代中途衰落。現在，攜著“深度學習”之勢，神
轉自 飛鳥各投林 導讀： 在本篇文章中，將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不瞭解機器學習的人也能瞭解機器學習，並且上手相關的實踐。當然，本文也面對一般讀者，不會對閱讀有相關的前提要求。 在進入正題前，我想讀者心中可能會有一個疑惑：機器學習有什麼重要性，
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。 它是人工智慧的核心，是使
1.前提條件：個人學力（非學歷）要求 很多培訓班在進行培訓產品推介的時候，都會對學員的學歷背景做一定了解，是不是大學生？有沒有學過高數？是否瞭解統計學？甚至有的培訓班還會將英語水平作為一個諮詢條件。 在我個人看來，培訓班這樣做，並非是做樣子，而是，在人工智慧的進階之路上，確實
分類和邏輯迴歸 在實際的生活中，會遇到很多二元分類問題(Binary Classification Problem),比如判斷一封郵件是否是垃圾郵件，攝像頭判斷使用者是男是女和一張圖片裡包含的是貓還是狗等等。 在有監督的分類問題中，通常使用帶標記(Label
前面大概有2年時間，利用業餘時間斷斷續續寫了一個機器學習方法系列，和深度學習方法系列，還有一個三十分鐘理解系列（一些趣味知識）；新的一年開始了，今年給自己定的學習目標——以補齊基礎理論為重點，研究一些基礎課題；同時逐步繼續寫上述三個系列的文章。 最近越來越多的
Jensen不等式及其延伸 凸函式最基本的不等式性質，又稱Jensen不等式[1] f(θx+(1−θ)y)≤θf(x)+(1−θ)f(y)f(θx+(1−θ)y)≤θf(x)+(1−θ)f(y) 通俗一點講就是，期望的函式值小於等於函式值的期望。
[機器學習] 李巨集毅機器學習筆記-5（Classification: Probabilistic Generative Model；分類：概率生成模型） Classification
[機器學習入門] 李巨集毅機器學習筆記-15 （Unsupervised Learning: Word Embedding；無監督學習：詞嵌入） PDF VIDEO
損失函式（Loss Function ）是定義在單個樣本上的，算的是一個樣本的誤差，而代價函式（Cost Function ）是定義在整個訓練集上的，是所有樣本誤差的平均，也就是損失函式的平均，這給我們評價學習效果提供了一個標準，提出這個後下一步要做的就是不斷優化神經網路來減
本文會講到： (1)線性迴歸的定義 (2)單變數線性迴歸 (3)cost function：評價線性迴歸是否擬合訓練集的方法 (4)梯度下降：解決線性迴歸的方法之一 (5)feature scaling：加快梯度下降執行速度的方法 (6)多變數線性迴歸 Linea
[機器學習入門] 李巨集毅機器學習筆記-14 （Unsupervised Learning: Linear Dimension Reduction；線性降維） PDF VI
目前股市的量化交易已經成為了人工智慧研究的一個熱門領域，很多計算機人員都想利用自己的程式設計技術去量化交易，也有很多的金融人員想要學習程式設計技術。如果你想知道一些方法論上面的知識，可以檢視我上一個文章。本次 Chat，文章會一步一步向你介如何用最簡單的邏輯迴歸在股票資料上面
凸優化理論本身非常博大，事實上我也只是瞭解了一個皮毛中的皮毛，但是對於廣大僅僅想要了解一下機器學習或者深度學習的同學來說，稍微瞭解一點凸優化也就夠了。在實際工程問題中，比如現在我們用的最多的深度神經網路的求解優化問題，都是非凸的，因此很多凸優化理論中非常有價值的