阿里云 专有云企业版 V3.12.0 机器学习PAI 技术白皮书 20200622

building machine learning system with python 实现代码前六章

For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.

机器学习之贝叶斯估计，贝叶斯统计视角下的线性回归实例

本文来自于csdn，本文章主要是对真实数据进行实战，手把手带你走一遍使用机器学习对真实数据进行处理的全过程。Scikit-learn集成了很多机器学习需要使用的函数，学习Scikit-learn能简洁、快速写出机器学习程序。并且通过代码更加深入的了解机器学习模型，学习如何处理数据，如何选择模型，如何选择和调整模型参数。1、推荐安装Anaconda（集成Python和很多有用的Package）2、编辑器：Spyder或Pycharm或JupyterNotebook1、下载数据数据集为房屋信息housing，代码运行后，会下载一个tgz文件，然后用tarfile解压，解压后目录中会有一个housi

本文来自于csdn，文章详细介绍了SupervisedLearning(有监督学习)以及ROC曲线等相关知识。MachineLearning分为有监督学习与无监督学习，这个系列重在介绍有监督学习，即，通过告知算法有关Features和对应的输出Labels，然后当有新的feature数据时，做label预测。首选Anaconda安装，Mac下可以用brew直接装。Iris是sklearn中内嵌的一组数据，可以用以学习通过特征值对鸢尾花进行分类。1上面两个数据都是numpy中ndarray类型。ndarray作为类似于高代中的矩阵来表达数据，通过高效的C底层库，能比python内置类库更快地做大

声明：由于原文中的链接已经失效，故而自己补充了一个新的链接知识点链接：机器学习之Logistic回归(逻辑蒂斯回归）8.overfitting怎么解决？9.LR

该资源包含了K均值学习、KNN学习、回归学习、决策树学习、贝叶斯学习、SVM方法等机器学习等视觉算法在内的详细的matlab代码

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降） 欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享，以后也可能会定期记录一下自己在外读博的所见所闻，希望大家喜欢，感谢支持！ 1、数值计算基础 计算机求解问题的步骤： 1、根据实际问题建立数学模型；（应用数学） 2、由数学模型给出数值计算方法；（计算数学） 3、根据计算方法编制算法程序在计算机上算出结果。 数值问题：是输入和输出数据之间的函数关系的一个确定而无歧义的描述。可以理解为：输入和输出均为数据

机器学习25:可能导致训练网络不收敛的几种原因 1.可能导致训练网络不收敛的几个原因：         （1）没有做数据归一化；         （2）没有检查过预处理结果和最终的训练测试结果；         （3）没有做数据预处理；         （4）没有使用正则化；         （5）Batch Size设的太大；         （6）学习率设的不合适；         （7）最后一层的激活函数错误；         （8）网络存在坏梯度，比如当Relu对负值的梯度为0，反向传播时，梯度为0表示不传播；         （9）参数初始化错误；         （10）网络设定不