机器学习的魔法（一）从零开始理解吴恩达的精炼笔记
一、机器学习是什么？ 1、机器学习的概念 机器学习是一种人工智能领域的技术和方法，旨在使计算机系统能够从经验数据中自动学习和改进，而无需显式地进行编程。它涉及开发算法和模型，使计算机能够自动分析和理解数据，并根据经验数据中的模式和规律做出预测或做出决策。 2、机器学习的核心思想 机器学习的核心思想是利用数据来训练计算机系统，使其能够从数据中学习...
【学习打卡04】可解释机器学习笔记之Grad-CAM
Grad-CAM介绍其实 CAM 得到的效果已经很不错了，但是由于其需要修改网络结构并对模型进行重新训练，这样就导致其应用起来很不方便。CAM的缺点必须得有GAP层，否则得修改模型结构后重新训练只能分析最后一层卷积层输出，无法分析中间层仅限图像分类任务Grad-CAM解决了上述问题，基本思路和CAM是一致的，也是通过得到每对特征图对应的权重，最后求一个加权和。区别是求解权重的过程，CAM通过替换....
【学习打卡03】可解释机器学习笔记之CAM类激活热力图
CAM介绍一直以来，深度神经网络的可解释性都被大家诟病，训练一个神经网络被调侃为“炼丹”。所得的模型也像一个“黑盒”一样，给它一个输入，然后得到结果，却不知道模型是如何得出结论的，究竟学习到了什么知识。如果能将其训练或者推理过程可视化，那么可以对其更加深入的理解，目前深度神经网络可视化可以分为：可视化卷积核；可视化特征图；可视化激活热力图，也就是不同位置像素点对得出结果的影响程度图 神经网络可视....
【学习打卡02】可解释机器学习笔记之ZFNet
ZFNet介绍首先简单介绍一下ZFNet吧，ZFNet来源于2013的Matthew D. Zeiler和Rob Fergus的Visualizing and Understanding Convolutional Networks论文，为什么叫ZFNet也很简单，作者的两个名的首字母加起来就是啦，这里也给出论文地址，有兴趣可以看看论文https://arxiv.org/abs/1311.290....
可解释机器学习 - 李宏毅笔记
导语在机器应用案例中：金融行业：银行需要我们开发模型，帮助柜员判断要不要给这个用户办理信用贷款，柜员用机器学习模型来自动判断，判断不能给这位用户办理贷款，柜员想知道模型是依据这位用户的那些信用条件，不给他办理贷款的医疗诊断：在医院里，医生借助诊断模型辅助他完成病人病情的诊断，医生想知道模型是依据这位病人检测报告中的那项指标看出对方得什么病的法律断案：在法律上，法官借助断案模型辅助他完成犯人的案情....
机器学习笔记
机器学习开发流程1.首先掌握各类分析方法的特性，不仅需要了解如何使用各类算法，还要了解其实现原理，这样在参数优化和模型改进时可以减少无效调整2.在选择模型之前，要对数据进行探索性分析，了解数据类型和数据特征，发现数据之间的关系，可应用箱图，直方图，散点图等3.在模型选择中，可以开始选出可能的模型几个，结合业务选择自变量，选择模型后，比较不同模型的拟合程度，可以统计显著性参数、R平方等，在单个模型....
【吴恩达机器学习笔记】十七、总结
十七、总结在这门课中，我们花了大量的时间介绍了诸如线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机等等一些监督学习算法，这类算法具有带标签的数据和样本。然后我们也花了很多时间介绍无监督学习。例如 K-均值聚类、用于降维的主成分分析，以及当你只有一系列无标签数据时的异常检测算法。当然，有时带标签的数据，也可以用于异常检测算法的评估。此外，我们也花时间讨论了一些特别的应用或者特别的话题，比如说推荐系统。以及....
【吴恩达机器学习笔记】十六、应用实例：图片文字识别
十六、应用实例：图片文字识别1. 问题描述和流程图我们希望可以通过扫描图片从提取关键字，这样当我们输入关键字时机器就能帮我们正确找到对应的照片，而不用我们煞费心思去找一些图片，接下来我们就来讲讲**照片OCR流水线（pipeline）**的处理。我们首先会对图片中含有文字的地方进行检测并提取出来，然后自动将其分割成不同字符并进行分类，正如下面流程图：2. 滑动窗口在讲字符检测的具体方法之前，我们....
【吴恩达机器学习笔记】十五、大规模机器学习
十五、大规模机器学习1. 学习大数据在开始这一章内容之前，我们先回顾一下之前学的高偏差和高方差问题。如果目前处于高方差问题，即出现上面左图情况，那么增加训练集数量是可以有效减少误差的。但如果处于高偏差问题，即出现上面右图情况，那么增加训练集数量并不能很好减少误差，所以这时就要通过增加特征量等方法去改善。2. 随机梯度下降我们之前讲到的梯度下降算法，其实并不能很好用在数据量十分大的情况下，因为它每....
【吴恩达机器学习笔记】十四、推荐系统
十四、推荐系统1. 问题规划现在各大公司都需要抓住用户的爱好给用户推荐他们想要的信息，以获取关注度，所以接下来就引出了我们的推荐系统，我们先来看个例子关于预测电影评分的，首先先来了解一下参数含义：nu代表用户的数量，nm代表电影的数量。r(i,j)代表第j个用户是否对第i部电影进行了评价，如果r等于1，说明进行了评价。y(i,j)代表第j个用户对于第i部电影的评分，只有当r(i,j)等于1时，y....
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