機器學習(Machine Learning)&深度學習(Deep Learning)資料(Chapter 1) 《Brief History of Machine Learning》 介紹:這是一篇介紹機器學習歷史的文章,介紹很全面,從感知機、神經網絡、決策樹、SVM ...
原文轉自:http: elevencitys.com p 深度學習是 機器學習研究中的一個新的領域,其動機在於建立 模擬人腦進行分析學習的神經網絡,它模仿人腦的機制來解釋數據,例如圖像,聲音和文本。深度學習是 無監督學習的一種。 深度學習的概念源於 人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發現數據的分布式特征表 ...
2013-02-08 17:27 1 5178 推薦指數:
機器學習(Machine Learning)&深度學習(Deep Learning)資料(Chapter 1) 《Brief History of Machine Learning》 介紹:這是一篇介紹機器學習歷史的文章,介紹很全面,從感知機、神經網絡、決策樹、SVM ...
##機器學習(Machine Learning)&深度學習(Deep Learning)資料(Chapter 1)---#####注:機器學習資料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500條,[篇目 ...
這節課的題目是Deep learning,個人以為說的跟Deep learning比較淺,跟autoencoder和PCA這塊內容比較緊密。 林介紹了deep learning近年來受到了很大的關注:deep NNet概念很早就有,只是受限於硬件的計算能力和參數學習方法。 近年來深度學習 ...
2016是人工智能爆發的一年,各種層出不窮的新技術、新概念讓人眼花繚亂。很多人都分不清人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)、機器學習(Machine Learning,簡稱ML)以及深度學習(Deep Learning,簡稱DL)概念之間的不同。本文為理解機器學習 ...
本文作為自己學習李宏毅老師2021春機器學習課程所做筆記,記錄自己身為入門階段小白的學習理解,如果錯漏、建議,還請各位博友不吝指教,感謝!! 一、Machine Learning概念理解 Machine Learning主要的任務是尋找一個合適的Function來完成我們的工作(非常不嚴 ...
Deep Learning Specialization 吳恩達老師最近在coursera上聯合deeplearning.ai 推出了有關深度學習的一系列課程,相對於之前的machine learning課程,這次的課程更加實用,作業語言也有matlab改為了python從而更加貼合目前的趨勢 ...
一、集成學習法 在機器學習的有監督學習算法中,我們的目標是學習出一個穩定的且在各個方面表現都較好的模型,但實際情況往往不這么理想,有時我們只能得到多個有偏好的模型(弱監督模型,在某些方面表現的比較好)。集成學習就是組合這里的多個弱監督模型以期得到一個更好更全面的強監督模型,集成學習潛在的思想 ...
1.流型介紹 流形學習的觀點:認為我們所能觀察到的數據實際上是由一個低維流行映射到高維空間的。由於數據內部特征的限制,一些高維中的數據會產生維度上的冗余,實際上這些數據只要比較低的維度就能唯一的表示。所以直觀上來講,一個流形好比是一個d">𝑑d維的空間,在一個m">𝑚m維的空間中& ...