机器学习理论基础学习2——线性回归

频率派 贝叶斯派 theta是个未知的常量,X是随机变量, theta是个随机变量,X是随机变量 MLE最大似然估计 MAE最大后验概率 统计机器学习,优化问题 1)建立模型.概率 2)定义损失函数 3)梯度下降/牛顿法求解 概率图模型 求积分(用蒙特卡洛方法取样) 原文地址:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/10272391.html

一.什么是高斯判别模型? 二.怎么求解参数? 原文地址:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/10284255.html

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

今天看了两集Stanford 的Machine Learning,先说说感受,在看的过程中,脑海里冒出来一个念头:在中国的大学里,教授们都是好像在做研究,而学生们都是好像在上课,到头来不知道学到了什么,我在屏幕的这边都能感受到他们和我们的不一样. 其实对于机器学习,我是真心不懂,也不知道为什么忽然就想学习一下了,然后看了第一集就觉得实在是太牛X了,他们做的那个爬越障碍物的狗和快速避障的小车,都不是我们能搞出来的,说来也奇怪,我们不是也有他们一样的课程体系吗?照理说在大学里能做出来的东西,我们也应

一.学习路线 1)理论基础:微积分.线性代数.概论论与数理统计.典型算法: 2)编程语言.工具和环境: 3)基本工作流程 ===================================================== 二.理论基础 ===================================================== 三.环境准备 ===================================================== 四.工作流程 ======

(上图为IBM大数据与分析事业部全球研发副总裁Dinesh Nirmal) 今年是莎士比亚逝世四百周年.在莎翁名剧<尤利乌斯·凯撒>中一个占卜师有这样一句没有上下文的预言:"请小心'三月'中", 凯撒听后不知道这句话是何意思,于是说让这个占卜师继续做梦吧.结果在三月十五日,凯撒被密谋暗杀.类似的,今天的预测算法可以告诉你一个预言,但却无法提供合适的上下文,这让人难以做出进一步行动的决策. 另一个关于预测算法的例子是在最新的<复仇者联盟3>中,出现了一个人工智能合