Github 上最大的开源算法库，还能学机器学习！
算法对于每个程序员来说，都是非常重要的。大厂面试，也是100%会问到算法面试题。学习算法大家都知道被称为刷题神器的 LeetCode ，今天向大家推荐两个各具特色的开源算法库，可以配合着 LeetCode 一起学习。the-algorithmshttps://the-algorithms.com/zh_Hans这个网站是 GitHub 最大的开源算法库，支持许多编程语言。每种语言都有自己的Git....
机器学习算法基础：层 次 聚 类 详 解
层次聚类层次聚类假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中。所谓层次就是一层一层的进行聚类，可以采用自顶向下的聚类策略（分裂），也可以采用自下而上的策略（凝聚）。聚合聚类：开始将每个样本各分到一个类，之后将距离相近的两类合并，建立一个新的类，重复此操作直到满足停止条件，得到层次化的类别。分裂聚类：开始将所有的样本分到一个类，之后将已有类中相距最远的样本分到两个新的类，重复此操作直到满足停止....
手把手教你Python实现30 个主流机器学习算法
第三重境界便是Python实现主流机器学习模型。今天向大家推荐普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源的项目：用 NumPy 手写所有主流 ML 模型，看了一下，代码可读性极强。在每一个代码集下，作者都会提供不同实现的参考资料，例如模型的效果示例图、参考论文和参考链接等。以线性回归为例，作者不但用500行代码实现了OLS/Ridge/Logistic/Bayesian linear ....
掌握机器学习算法的三重门，附资源推荐！
公众号后台有同学问：想要找机器学习相关工作，面试前要对相关算法掌握到什么程度呢？这篇文章我从面试找工作的角度，给大家介绍一下掌握机器学习算法的三重门，希望能够帮助到大家。一、完整口述机器学习模型原理这算是基本操作了，考验逻辑思维和表达能力。之前介绍过一篇文章，如何口述机器学习模型原理，可以做个参考，里面讲的比较简单，大家可以在此基础上去扩充，也可以写个文档，有空就练习着讲一遍。之前推过的一文看完....
100天搞定机器学习|day38 反向传播算法推导
上集我们学习了反向传播算法的原理，今天我们深入讲解其中的微积分理论，展示在机器学习中，怎么理解链式法则。我们从一个最简单的网络讲起，每层只有一个神经元，图上这个网络就是由三个权重和三个偏置决定的，我们的目标是理解代价函数对这些变量有多敏感。这样我们就知道怎么调整这些变量，才能使代价函数下降的最快。我们先来关注最后两个神经元，我们给最后一个神经元一个上标L，表示它处在第L层。给定一个训练样本，我们....
【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）
1. 特征降维的主要目的1）在实际的项目中经常会遭遇到特征维度非常高的样本（比如图片），往往无法借助于自己领域的知识来构建有效的特征2）在数据表现方面，我们无法观测超过三维的数据2. 常见特征降维的算法是主成分分析：PCAPCA算法核心：把高维度的向量向低维度投影1）去平均值，即每一位特征减去各自的平均值2）计算矩阵协方差和特征向量与特征值3）把特征值从小到大排序4）保留前K个特征值对应的特征向....
【阿旭机器学习实战】【19】如何在不减少分辨率的情况下降低图片存储空间？K-Means算法进行图片颜色点分类存储
前言在如今的互联网时代，网络上充满了海量的数据，当然也包括很多图片。因此图像压缩技术对于压缩图像和减少存储空间变得至关重要。本文我们将使用无监督学习算法K-means聚类算法通过对图片颜色点进行聚类的方式，达到降低图片存储空间的目的。图像由称为像素的几个强度值组成。在彩色图像中, 每个像素为3个字节, 每个像素包含RGB(红-蓝-绿)值, 该值具有红色强度值, 然后是蓝色, 然后是绿色强度值。具....
【阿旭机器学习实战】【17】KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数K
KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数？问题描述我们随机生成一些二维点的数据，然后通过不同的K值对其进行分类评估。具体步骤：随机生成一些二维点选取不同的K值进行模型训练，并计算轮廓系数画出K值与轮廓关系的折线图，看取哪一个K值合适1. 随机生成二维数据点import numpy as npx1 = np.random.randint(1,10,size=14) x2 = np.random....
【阿旭机器学习实战】【16】KMeans算法介绍及实战：利用KMeans进行足球队分类
一. 聚类—K均值算法（K-means）介绍【关键词】K个种子，均值1. K-means算法原理聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，....
阿旭机器学习实战【5】KNN算法实战练习2：利用KNN模型进行手写体数字识别
1. 数据集说明手写体数字识别数据集共有5000个样本图片。包含0-9这10个数字类别，每个数字为一个文件夹，每个文件夹下存放500张该数字的图片。图片信息：图片大小：像素为28 * 28图片类型：二维灰度图片，每个数字的数值范围为0-2552. 读取数据并查看数据信息import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.....
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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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