前言 BP神经网络,训练的时候,给定一组输入和输出,不断的对权值进行训练,使得输出达到稳定。但BP神经网络并不是适合所有的场景,并不真正的体现出某些场景的真正特点。回到经典的概率论问题,抛硬币问题
摘要:机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。 【编者按】机器学习的算法
第4章 人工神经网络 人工神经网络(Artificial Neural Networks——ANNs)提供了一种普遍而且实用的方法,来从样例中学习值为实数、离散或向量的函数。像反向传播(BackP
使用高级分析算法(如大规模机器学习、图形分析和统计建模等)来发现和探索数据是当前流行的思路,在IDF16技术课堂上,英特尔公司软件开发工程师王以恒分享了《基于Apache Spark的机器学习及神经网络算法和应用》
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
比较全面的收集了机器学习的介绍文章,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。 《机器学习经典论文/survey合集》 介绍:看题目你已经知道了是什么内容
Criminisi,Sebastian Nowozin共同完成。 机器视觉是通过计算机算法自动理解图片内容的技术,十九世纪六十年代,它起源于人工智能和认知神经科学。为了“解决”机器视觉的问题,1966 年,在麻省理工学院,这
cn/2015/12/02/woume/ 机器学习现在可谓是炙手可热。只要应用机器学习,就可以有效丰富数据和知识,促进有价值的任务自动化,包括感知、分类和数值预测等。而它的「兄弟」——机器发现,可用于发现照亮和引导人
504393 引言 机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记,涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等,主要学习资料来自Standford
自从计算机被发明以来,人们就想知道它们能不能学习。如果我们理解了计算机学习的内在机制,即怎样使它们根据经验来自动提高,那么影响将是空前的。想象一下,在未来,计算机能从医疗记录中学习,获取治疗新疾病的最有效方法;住
事实上有许多的途径可以了解 机器学习 ,也有许多的资源例如书籍、公开课等可为所用,一些相关的比赛和工具也是你了解这个领域的好帮手。本文我将围绕这个话题,给出一些总结性的认识,并为你由 程序员 到机器学习高手的蜕变旅程中提供一些学习指引。
ganitha 包含一组算法用来实现在 Hadoop 平台是的各种规模的机器学习和统计分析。 项目主页: http://www.open-open.com/lib/view/home/1377775301651
和使用机器学习(简称ML)算法已经17年了。最近这几年机器学习开始受到广泛关注,所以人们经常问我:“什么是机器学习?你们用机器学习来做什么?” 我非常乐意回答这些问题,因为事实证明,机器学习的使用
也得到机器学习研究者的青睐,很多机器学习的算法库加入到了Python生态圈。这里介绍一些在发展的相关软件库,可以按图索骥,一窥机器学习的端奥。最近,像Google/IBM/MS都加入了机器学习的大阵营
在最近的学习中,看到一些有用的资源就记下来了,现在总结一下,欢迎补充! 机器视觉开源代码合集 计算机视觉算法与代码集锦 计算机视觉的一些测试数据集和源码站点 SIFT官网 SURF
在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是 EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步
net/2016/01/31/机器学习之总结/ 出于文本归类和数据处理之需求,这段时间研究了下文本处理类的机器学习方面的东西。也快过年放假了,在此做一个总结和感受吧。 分词 正如绝大多数的科学研究一样,机器学习的算法
机器学习难,并不是因为数学难,而是因为选择什么工具及Debug难。快速有效Debug是现代机器学习中的必备技能,但机器学习的Debug相比普通程序要难很多:候选错误空间大、调试周期长。 机器学习已
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV —它提供C++, C, Python
不幸的是,现在的教育系统在教学上太事无巨细,因此很少给你机会独立学习。但是我们到底应该怎样去自学呢? Metacademy 2 是一个进行自学的很好的工具,目前主要提供机器学习和人工智能方面的知识。自学最令人兴奋的地方