随机森林：猜糖豆游戏揭示的机器学习算法
还记得那款老的嘉年华游戏吗，大家一起猜测一个罐子里糖豆的数量？虽然准确猜出糖豆的数量需要一点运气和技巧的组合，事实证明，通过平均所有人的各种各样的猜测，平均结果出奇地接近正确答案。 这是一个被称为“众人的智慧（the wisdom of the crowd）”的典型例子，也是机器学习常用的建模策略之一。 前提条件还是有的：你要有数量足够多的不同的数据，每一个数据都在某些程度上包含所需信号，但数据....
机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非....
机器学习之深入理解K-means、与KNN算法区别及其代码实现
K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题。 1、算法简介：K-means方法是聚类中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一；算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。 2、算法思想：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直到得...
谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)
本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译 来源：ThingsExpo、Medium 作者：Natalia Ponomareva、Gokula Krishna...
简单易学！一步步带你理解机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）
本文由北邮爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 什么是MCMC，什么时候使用它 MCMC只是一种从分布中抽样的算法。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡罗”，因为它是一种使用了“马尔可夫链”的“蒙特卡罗”（即随机）方法。MCMC只是一种蒙特卡罗方法。 为什么我要从分布抽样呢? 从分布抽样是解决一些问题的最简单的方法。 也许在贝叶斯推断中最常见的方式是使用MCMC来从某些模型的....
机器学习-梯度下降算法-特征缩放和学习速率选取
1. 特征缩放 实际当我们在计算线性回归模型的时候，会发现特征变量x，不同维度之间的取值范围差异很大。这就造成了我们在使用梯度下降算法的时候，由于维度之间的差异使得Jθ的值收敛的很慢。 我们还是以房价预测为例子，我们使用2个特征。房子的尺寸（1~2000），房间的数量（1-5）。以这两个参数为横纵坐标，绘制代价函数的等高线图能看出整个图显得很扁，假如红色的轨迹即为函数收敛的过程，会发现此时函数收....
机器学习-梯度下降算法
1.引言 虽然我们知道，代价函数Jθ的表达式，但是还不知道怎么去确定假设函数hθ(x)的所有参数θ0,θ1 ... θn，使得Jθ值最小。 我们还是假设hθ(x)是一个线性函数，并且只有2个参数θ0,θ1，对应特征向量x只有1维 我们的目标是使得J(θ0,θ1)最小 我们可以采用以下方法，尝试找到J(θ0,θ1)最小值 给θ0, θ1一个初始值，例如都等于0 不断改变θ0, θ1的值，并且...
数加上的机器学习可以支持多个算法直接相互调用吗
在数加机器学习中有多个算法相互调用的功能吗？比如说 算法1得出的结果经过处理后交付给算法2 算法2的结果 再作为算法3的输入。最终得出答案。
《机器学习实战》AdaBoost算法的分析与实现
===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 github 源码同步：https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learn...
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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