作者:计算机的潜意识 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介绍EasyPR的内核.当然,本文也面对一般读者,不会对阅读有相关的前提要求. 在进入正题前,我想读者心中可能会有一个疑惑:机器学习有什么重要性,以至于要阅读完这篇非常长的文章呢? 我并不直接回答这个问题前.相反,我想请大家看两张图,下图是图一: 图1 机器学习界的执牛耳者

http://www.cnblogs.com/hellochennan/p/5423740.html 让我们从机器学习谈起 导读:在本篇文章中,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.当然,本文也面对一般读者,不会对阅读有相关的前提要求.   在进入正题前,我想读者心中可能会有一个疑惑:机器学习有什么重要性,以至于要阅读完这篇非常长的文章呢?   我并不直接回答这个问题前.相反,我想请大家看两张图,下图是图一: 图1 机器学习界

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介绍EasyPR的内核.当然,本文也面对一般读者,不会对阅读有相关的前提要求. 在进入正题前,我想读者心中可能会有一个疑惑:机器学习有什么重要性,以至于要阅读完这篇非常长的文章呢? 我并不直接回答这个问题前.相反,我想请大家看两张图,下图是图一:  图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联

         最近在做知识图谱实体对齐和属性对齐中,简单用了下Word2vec谷歌开源代码.Word2vec是一个将单词表征成向量的形式,它可以把文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度.         Word2vec采用CBOW(Continuous Bag-Of-Words Model,连续词袋模型)和Skip-Gram(Continuous Skip-GramModel)两种模型,涉及到神经网络和深度学习的一些知识.故这周给学弟和

编者按:机器学习算法的传统学习路径,是从统计学.概率论.线性代数.微积分等多种数学知识开始,但专业程序员.机器学习爱好者.MachineLearningMastery.com网站大拿Jason Brownlee博士认为这种自下而上的方法停留在算法层面,没有考虑到软件开发和交付,不适合专业程序员,他在一篇文章中面向程序员介绍了一种有别于传统的机器学习入门攻略,让您能够简单.高效地实现从开发者到机器学习践行者的飞跃.CSDN将其节选翻译,包括传统学习方法为什么失灵,如何使用现代的方式和"单项最优&q

前言     动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通俗易懂的基础上,真真正正能足以成为一篇完整概括和介绍支持向量机的导论性的文章.     本文在写的过程中,参考了不少资料,包括<支持向量机导论

这是一个为没有人工智能背景的程序员提供的机器学习上手指南.使用神经网络不需要博士学位,你也不需要成为实现人工智能下一个突破的人,你只需要使用现有的技术就行了--毕竟我们现在已经实现的东西已经很突破了,而且还非常有用.我认为我们越来越多的人将会和机器学习打交道就像我们之前越来越多地使用开源技术一样--而不再仅仅将其看作是一个研究主题.在这份指南中,我们的目标是编写一个可以进行高准确度预测的程序--仅使用图像本身来分辨 data/untrained-samples 中程序未见过的样本图像中是海豚还是

我们都知道,谷歌有一个开源库叫做TensorFlow,可被用在安卓系统中实现机器学习.换言之,TensorFlow是谷歌为机器智能提供的一个开源软件库. 我在网络上搜寻了很久,都没有找到在安卓上搭建TensorFlow的简单的方法或实例.仔细查阅许多资料以后,我终于可以搭建它了.于是,我决定把我搭建的过程写出来,这样其他人就不必再浪费时间了. 这篇文章是写给那些熟悉机器学习并且知道怎样为机器学习搭建模型的人的(在这个示例中我会使用一个预训练模型).近期,我会写一系列关于机器学习的文章,这样每个人

2.9 总结 我们已经浏览了基本的机器学习工具包,及其在一些简单数据集上的应用示例.你可能会开始疑惑,如何在真实世界的问题中应用这些工具.我们所讨论的库之间有相当大的重叠.许多库能够完成同样的任务,只是以不同方式来完成同一功能.遇到问题后选择哪个库,并不一定有明确的答案.没有最好的库,只有最适合的库,而这是因人而异的,当然也取决于应用的具体细节.下一章,我们将探索机器学习最为重要.也往往被人忽视的方面,那就是数据.