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吴恩达《机器学习》课程总结(17)大规模机器学习

17.1大型数据集的学习首先通过学习曲线判断是否增大数据集有效：高方差时（交叉验证集误差减去训练集误差大时）增加数据集可以提高系统。下图中左图增加数据集有效，右图无效。

2018-07-07

问题背景考虑一个问题：现在我们有一些过往核发信用卡的资料，包括用户个人信息和审核结果。根据这些资料，我们希望预测能不能给下一个用户发信用卡。用户基本信息如下：这些基本信息组成了一个向量。不同的信息有不同的权重，设权重向量。我们希望构造一个函数来给用户的信用打分，并且，如果信用分超过了某个阈值，我们就认为这个客户是可靠的，可以给他发信用卡：能发：不能：通过阶跃函数，进一步将这个过程函数化：所以，当，通过；当，拒绝；当，忽略。其中：整理该方程如下：具体到二维空间简化上面的问题，假设用户只有两个属性，就可以用二维空间的一个点来表示一个用户。如下所示，蓝圈表示通过，红叉表示拒绝。注意到直线的两边，一边大于0，一边小于0，也就是一边都是蓝圈，一边都是红叉。所以现在的目标就是，找到一条直线，可以将已知的蓝圈和红叉完美区分开。基础知识回顾简

2018-03-15

全球深度学习系统市场报告：Top 6 深度学习企业

Technavio是一家全球技术研究与咨询公司，其最近的《全球深度学习系统市场报告》选出了全球Top 6的深度学习机构，分别是谷歌的母公司Alphabet、伯克利视觉学习中心（BVLC）、Facebook

2018-03-07

DC学院学习笔记（二十三）：进阶机器学习技术概览

本例神经网络的计算步骤如下：深度学习定义：深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。

2018-02-21

写给人类的机器学习一、为什么机器学习重要

谁应该阅读它想尽快赶上机器学习潮流的技术人员想要入门机器学习，并愿意了解技术概念的非技术人员好奇机器如何思考的任何人本指南旨在让任何人访问。

2017-10-20

【机器学习PAI实践五】机器学习眼中的《人民的名义》

笔者在平日追剧之余，也尝试通过机器学习算法对人民的名义的部分剧集文本内容进行了文本分析，希望从数据的角度得到一些输入。

2017-05-04

Apache Spark机器学习.1.2 在机器学习中应用Spark计算

1.2 在机器学习中应用Spark计算基于RDD和内存处理的创新功能，Apache Spark真正使得分布式计算对于数据科学家和机器学习专业人员来说简便易用。

2017-05-02

(转) 深度学习全网最全学习资料汇总之入门篇

本文转自:http://www.dlworld.cn/ZiLiaoXiaZai/3428.html 深度学习全网最全学习资料汇总之入门篇作为人工智能领域一个重要的研究分支，深度学习技术几乎出现在当下所有热门的

2017-02-23

基于深度学习的短文本相似度学习与行业测评

主流方案业界常用的短文本相似度计算方案大致可以分为两类：监督学习与无监督学习，通常情况下，监督学习效果相对较好。在没有足够的训练数据需要冷启动的情况下，可优先考虑使用无监督学习来进行上线。

2021-07-08

go 学习笔记之学习函数式编程前不要忘了函数基础

越来越多的主流语言在设计的时候几乎无一例外都会参考函数式特性( lambda 表达式,原生支持 map,reduce...）,就连面向对象语言的 Java8 也慢慢开始支持函数式编程,所以再不学习函数式编程可能就晚了

2019-09-16

学习机器学习和数据科学必看的十个资源

网上关于这方面的学习资源有很多，让人无从下手。本文总结了一系列免费的机器学习和数据科学课程，方便读者在这个冬天及行业冬天里补充和提升自己。

2018-11-09

深度学习入门笔记系列 ( 七 ) ——循环神经网络（RNN）学习笔记

1.引言在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。于是乎，我们就名正言顺的引出了这篇文章的 RNN 。 2.什么是RNN RNN（Recurrent Neural Networks）翻译为循环神经网路，与传统神经网络模型对比，RNN 一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中。重点的讲就是，隐藏层之间的节点之间是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。例如上图，中间A表示隐含层，能够看出来从左到右的序列中，隐含层输入不仅包括输入层还有上一个序列的隐含层输出。 3.RNN 能干些啥理论上，RNN 能够对任何长度的序列数据进行处理。但是在实践中，为了降低复杂性往往假设当前的状态只与前面的几个状态相关，下图便是一个典型的RNN ：坦白讲，小詹对 RNN 只知道基础概念，用的很少很少。因为个人感觉 RNN 更多的应用到 NLP 即自然语言处理中，如如词向量表达、语句合法性检查、词性标注。与之相对的，在计算机视觉领域，可能 CNN 及其变种使用的更为频繁，但是 RNN 也并非无用武之地。 RNN 可以应用的领域大致有： ●语言模型与文本生成(Language Modeling and Generating Text) ●机器翻译(Machine Translation) ●语音识别(Speech Recognition) ●图像描述生成 (Generating Image Descriptions) 4.LSTM网络和 CNN 一样，基础的 RNN 网络也存在很多改进和拓展，相信大家听到比较多的是 LSTM（Long Short Term Memory）。它与一般的 RNN 结构本质上并没有什么不同，只是使用了不同的函数去去计算隐藏层的状态。在 LSTM 中，i 结构被称为 cells ，可以把 cells 看作是黑盒用以保存当前输入 xt 之前的保存的状态 ht−1 ，这些 cells 更加一定的条件决定哪些 cell 抑制哪些 cell 兴奋。它们结合前面的状态、当前的记忆与当前的输入。已经证明，该网络结构在对长序列依赖问题中非常有效。原文发布时间为：2018-09-4 本文作者：小詹本文来自云栖社区合作伙伴“小詹学Python”，了解相关信息可以关注“小詹学Python”。

2018-09-04

一文掌握机器学习必备数学知识（附学习资源）

本篇文章是由留德华叫兽在知乎的优秀回答改编扩展而成的，作者留德华叫兽有着应用数学和硕士运筹学、优化理论的背景转到德国海德堡大学读博，主要从事机器学习、计算机视觉的研究，希望自己的一些经验可以对想入门机器学习的朋友们有点借鉴作用

2018-04-16

成为机器学习工程师要知道的多种学习路径（附图）

如果你决心成为一名机器学习工程师的话，在这篇文章中，我们将从简单的线性回归到最新的神经网络，让你了解机器学习的所有方面，你不仅可以学习如何使用它们，还将学习如何从头开始构建它们。

2017-10-20

机器学习43条军规：解密谷歌机器学习工程最佳实践（上）

规则1：不要害怕上线没有机器学习的产品。

2017-09-19

Apache Spark机器学习.1.6 机器学习工作流和Spark pipeline

1.6 机器学习工作流和Spark pipeline 在本节中，我们介绍机器学习工作流和Spark pipeline，然后讨论Spark pipeline作为机器学习计算工作流的优秀工具是如何发挥作用的

2017-05-02

LangChain原理学习笔记

一个经典的图如下：关键技术：文档如何拆分、embedding过程、 TOPN 向量距离的选择 embedding技术选型 embedding是将现实中的物体通过向量化的方法转化为高维向量，可被机器学习模型所识别

2024-02-21

跟着 iLogtail 学习设计模式

但是设计模式往往是以抽象和理论化的方式呈现，对于初学者或者没有太多实战经验的开发者来说，直接学习设计模式往往会显得枯燥乏味。

2023-09-06

深度学习调参小册

作者：京东零售彭馨谷歌大脑的五位深度学习大佬在 “Chinese New Year” 期间合作推出了《深度学习调参手册》，来为各位深度学习爱好者恭贺新年（我猜的），一时间好评如潮，获星过万，看来大家都是苦调参久已

2023-02-14

学习下Redis内存模型

作者：京东零售吴佳前言 redis，对于一个java开发工程师来讲，其实算不得什么复杂新奇的技术，但可能也很少人去深入了解学习它的底层的一些东西。

2022-12-27

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优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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