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	?機器學習
        

        
	
        
    	
        
    	  	
        
              	
                                
        
                  

                                
        
                    
        斯坦福機器學習公開課筆記10--VC維、模型選擇、特征選擇
        
                                                            
          
                    	
        • 　　本篇是ML公開課的第10個視頻，上接第9個視頻，都是講學習理論的內(nèi)容。本篇的主要內(nèi)容則是VC維、模型選擇(Model Selection)。其中VC維是上篇筆記中模型集合無限大時的擴展分析;模型選擇又分為交叉檢驗(Cross Validation)和特征選擇(FeatureSelection)兩大類內(nèi)容?！　?nbsp; 
 　　  
 　　  
 　　  
 　　
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        • 關(guān)鍵字：
                        斯坦福  機器學習                          
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        斯坦福機器學習公開課筆記9--偏差/方差、經(jīng)驗風險最小化、聯(lián)合界、一致收斂
        
                                                            
          
                    	
        • 　　本篇與前面不同，主要內(nèi)容不是算法，而是機器學習的另一部分內(nèi)容——學習理論。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、經(jīng)驗風險最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)?！　g對學習理論的重要性很是強調(diào)，他說理解了學習理論是對機器學習只懂皮毛的人和真正理解機器學習的人的區(qū)別。學習理論的重要性在于通過它能夠針對實際問題更好的選擇模型，修改模型?！?/li>
                    	                        
        • 關(guān)鍵字：
                        機器學習  算法                          
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        斯坦福機器學習公開課筆記7-NB多項式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM初步
        
                                                            
          
                    	
        • 　　本篇筆記針對ML公開課的第七個視頻，主要內(nèi)容包括最優(yōu)間隔分類器(Optimal Margin Classifier)、原始/對偶問題(Primal/Dual Problem)、svm的對偶問題，都是svm(support vector machine，支持向量機)的內(nèi)容?！　?nbsp; 
 　　  
 　　  
 　　  
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        • 關(guān)鍵字：
                        機器學習  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                          
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        斯坦福機器學習公開課筆記6-NB多項式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM初步
        
                                                            
          
                    	
        • 　　本篇筆記針對斯坦福ML公開課的第6個視頻，主要內(nèi)容包括樸素貝葉斯的多項式事件模型(MultivariateBernoulli Event Model)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)、支持向量機(Support Vector Machine)的函數(shù)間隔(functionalmargin)與幾何間隔(geometricmargin)。　　  
 　　  
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        • 關(guān)鍵字：
                        機器學習                          
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        機器學習——深度學習(Deep Learning)之我見
        
                                                            
                                        
          
                    	
        • 　　Deep Learning是機器學習中一個非常接近AI的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最近研究了機器學習中一些深度學習的相關(guān)知識，本文給出一些很有用的資料和心得?！　ey Words：有監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習，分類、回歸，密度估計、聚類，深度學習，Sparse DBN，　　1. 有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習　　給定一組數(shù)據(jù)(input，target)為Z=(X，Y)?！　∮斜O(jiān)督學習：最常見的是regression & 
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        • 關(guān)鍵字：
                        機器學習  深度學習                          
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        人工智能時代 機器學習和AI算法將改變“二八定律”
        
                                                            
                                        
          
                    	
        • 在新型工作場所分析中，更多的公司可以更加容易地確定是哪20%的員工為產(chǎn)品、流程或用戶體驗貢獻了80%的價值，業(yè)務(wù)流程、平臺和客戶體驗的持續(xù)數(shù)字化，但是這熟悉的80/20規(guī)則正在逐漸改變。

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        • 關(guān)鍵字：
                        人工智能  機器學習                          
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        阿里組建獨立技術(shù)研發(fā)部門 加碼人工智能
        
                                                            
          
                    	
        • 　　阿里巴巴正在重新組建一個獨立研發(fā)部門，以布局包括機器學習在內(nèi)需要中長期投入的技術(shù)。
　　在這項被稱作“NASA”的頗為宏大的計劃中，阿里巴巴將包括機器學習、芯片、IoT、操作系統(tǒng)、生物識別在內(nèi)的領(lǐng)域都圈入了該部門中。一位阿里云內(nèi)部人士告訴21世紀經(jīng)濟報道記者，阿里云將在“NASA”計劃中扮演技術(shù)“出口”角色。此外其向記者確認，阿里巴巴并不會簡單地抽調(diào)各業(yè)務(wù)線技術(shù)部門來支撐“NASA”計劃，阿里方面已經(jīng)計劃
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        • 關(guān)鍵字：
                        機器學習  人工智能                          
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        Xilinx用reVISION向視覺學習亮劍
        
                                                            
                                        
          
                    	
        • 在人工智能、機器學習興起的今天，All Programmable技術(shù)和器件廠商Xilinx也帶來了爆品，發(fā)布了全新的reVISION堆棧，劍指視覺導向的機器學習應(yīng)用。該解決方案無需額外花費，搭載Xilinx的Zynq和處理器平臺即可加速設(shè)計?？梢钥吹?，通過“芯片+軟件堆?！钡牟呗?，Xilinx把競爭矛頭直指圖形芯片廠商——英偉達的Tegra GPU和ADAS廠商Mobileye等。
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        • 關(guān)鍵字：
                        Xilinx  reVISION  視覺導向  機器學習                          
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        斯坦福機器學習公開課筆記5——生成學習、高斯判別、樸素貝葉斯
        
                                                            
          
                    	
        • 　　本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內(nèi)容包括生成學習算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。 　　 
 　　 
 　　 
 　　 
 　　 
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        • 關(guān)鍵字：
                        機器學習  算法                          
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        斯坦福機器學習公開課筆記4——生成學習、高斯判別、樸素貝葉斯
        
                                                            
          
                    	
        • 　　本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內(nèi)容包括生成學習算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)?！　?nbsp;
 　　 
 　　 
 　　 
 　　 
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        • 關(guān)鍵字：
                        斯坦福  機器學習                          
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        3D打?。珯C器學習＝醫(yī)療傳感器？
        
                                                            
                                        
          
                    	
        • 　　機器學習技術(shù)是一個重要的和廣泛的計算領(lǐng)域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進行預測而沒有被明確地編程。因此，將機器學習與3D打印相結(jié)合的前景，正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的，這絕對是一個令人興奮的領(lǐng)域。使用具有可以通過機器學習技術(shù)修改的傳感器的3D打印原型檢測器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品，例如癌癥生物標志物、病毒和蛋白質(zhì)。這可以改善嚴重感染和疾病的治療和診斷方式。
　　等離子體感測已經(jīng)在醫(yī)學研究中使用多年，以便收集關(guān)于亞微觀級別的物質(zhì)組成的信息。該方法將光照射到
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        • 關(guān)鍵字：
                        3D打印  機器學習                          
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        斯坦福機器學習公開課筆記4——牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型
        
                                                            
          
                    	
        • 　　該系列的視頻對于數(shù)學公式的推導講的很細，相信看完該視頻后會對機器學習的各種算法的推導很熟悉?！　∫曨l3的筆記見上一篇博文，本文是第三個視頻的筆記?！　〉?個視頻的筆記如下，主要的內(nèi)容包括牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型、廣義線性模型舉例之多項式分布?！　?
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        • 關(guān)鍵字：
                        機器學習  牛頓方法                          
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        研究人員結(jié)合3D打印與機器學習開發(fā)醫(yī)療傳感器
        
                                                            
                                        
          
                    	
        • 　　機器學習技術(shù)是一個重要的和廣泛的計算領(lǐng)域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進行預測而沒有被明確地編程。因此，將機器學習與3D打印相結(jié)合的前景，正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的，這絕對是一個令人興奮的領(lǐng)域。使用具有可以通過機器學習技術(shù)修改的傳感器的3D打印原型檢測器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品，例如癌癥生物標志物、病毒和蛋白質(zhì)。這可以改善嚴重感染和疾病的治療和診斷方式。

　　等離子體感測已經(jīng)在醫(yī)學研究中使用多年，以便收集關(guān)于亞微觀級別的物質(zhì)組成的信息。該方法將光照
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                        3D打印  機器學習                          
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        斯坦福機器學習公開課筆記3——局部加權(quán)回歸、邏輯斯蒂回歸、感知器算法
        
                                                            
          
                    	
        • 　　最近在看Ng的機器學習公開課，Ng的講法循循善誘，感覺提高了不少。該系列視頻共20個，每看完一個視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導，講解時候的例子等。按照Ng的說法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺得自己能夠總結(jié)出來，發(fā)到博客上，也能達到這個效果，希望有興趣的同學要循序漸進，理解完一個算法再開始學另外一個算法，每個算法總結(jié)一遍，雖然看起來很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實快者也?！　≡撓盗械囊曨l對于數(shù)學公式的推導講的很細，相信看完該視頻后會對機器學習的各種算法的推導很熟悉?！　∮捎赾sdn
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                        感知器算法  機器學習                          
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        斯坦福機器學習公開課筆記1、2 -——線性規(guī)劃、梯度下降、正規(guī)方程組
        
                                                            
          
                    	
        • 　　最近在看Ng的機器學習公開課，Ng的講法循循善誘，感覺提高了不少。該系列視頻共20個，每看完一個視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導，講解時候的例子等。按照Ng的說法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺得自己能夠總結(jié)出來，發(fā)到博客上，也能達到這個效果，希望有興趣的同學要循序漸進，理解完一個算法再開始學另外一個算法，每個算法總結(jié)一遍，雖然看起來很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實快者也。　　由于博客上寫公式實在是太難弄了，如果一個公式一個公式的轉(zhuǎn)成圖片傳上來，反而是排版很差。所以索性全部弄成圖片傳
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                        斯坦福  機器學習                          
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