【机器学习】谷歌的速成课程（二）

问题构建 (Framing) 什么是(监督式)机器学习?简单来说,它的定义如下: 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测. 标签 在简单线性回归中,标签是我们要预测的事物,即 y 变量.标签可以是小麦未来的价格.图片中显示的动物品种.音频剪辑的含义或任何事物. 特征 在简单线性回归中,特征是输入变量,即 x 变量.简单的机器学习项目可能会使用单个特征,而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征,按如下方式指定: {x1,x2,...xN} (可量化!) 样本 是

迭代学习可能会让您想到"Hot and Cold"这种寻找隐藏物品(如顶针)的儿童游戏.在我们的游戏中,"隐藏的物品"就是最佳模型.刚开始,您会胡乱猜测("w1 的值为 0."),等待系统告诉您损失是多少.然后,您再尝试另一种猜测("w1 的值为 0.5."),看看损失是多少.哎呀,这次更接近目标了.实际上,如果您以正确方式玩这个游戏,通常会越来越接近目标.这个游戏真正棘手的地方在于尽可能高效地找到最佳模型. 下图显示了机器学

Google的机器学习速成课程 机器学习速成课程(MLCC,machine-learning crash-course):https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 机器学习术语表:https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ 基本全程中文,程共25节,大约15小时,包含40多项练习,有对算法实际运用的互动直观展示,可以更容易地学习和实践机器学习概念.

机器学习 1 linear regression 作业(二) 这个线性回归的作业需要上传到https://inclass.kaggle.com/c/ml2016-pm2-5-prediction 上面,这是一个kaggle比赛的网站.第一次接触听说这个东西,恰好在京东上有一本刚出来的关于这个的书<Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路>.把我自己写的代码运行保存的结果提交上去后发现,损失函数值很大,baseline是6,而我的却是8,于是很不心甘,尝试了其他方法无果后,准

 solr与.net系列课程(二)solr的配置文件及其含义  本节内容还是不会涉及到.net与数据库的内容,但是不要着急,这都是学时solr必学要掌握的东西,solr可不是像其他的dll文件一样,只需要引用就能调出方法与数据的,你不配置好是无法使用,前两节主要是起铺垫作用的,看起来会很枯燥无味的. 本章节内容是为下一节连接数据库做准备的,单拿出来看的话,会让人很迷糊,没关系,就当提前预习了,知道有这么个东西就行了,等下一节结合数据库后就好理解了 上一节我们已经完成了solr的基本配置,这里我们

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本文内容摘自  谷歌机器学习免费课程MLCC: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ ============================================================================================================================================= 什么是(监督式)机器学习?简单来说,它的定义如