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?機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入?機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記15——隱含語(yǔ)義索引、奇異值分解、獨(dú)立成分分析
- 我們?cè)谏弦黄P記中講到了PCA(主成分分析)。PCA是一種直接的降維方法，通過(guò)求解特征值與特征向量，并選取特征值較大的一些特征向量來(lái)達(dá)到降維的效果?！ ”疚睦^續(xù)PCA的話題，包括PCA的一個(gè)應(yīng)用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隱含語(yǔ)義索引)和PCA的一個(gè)實(shí)現(xiàn)——SVD(Singular Value Decomposition,奇異值分解)。在SVD和LSI結(jié)束之后，關(guān)于PCA的內(nèi)容就告一段落。視頻的后半段開(kāi)始講無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備更加強(qiáng)大云端運(yùn)算為幕后推手
- 物聯(lián)網(wǎng)(IOT))產(chǎn)業(yè)吸引眾多科技廠商投入，而產(chǎn)品是否具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力，決定其是否能獲得消費(fèi)者青睞。 根據(jù)VentureBeat報(bào)導(dǎo)，1996年時(shí)，芝加哥的CookCountyHospital急診室使用一種算法來(lái)了解，當(dāng)病人出現(xiàn)胸痛癥狀時(shí)，是否是因?yàn)榛加行呐K病，應(yīng)該要將他們移入病床。該算法使用一種系統(tǒng)性的基本測(cè)試，為快速、有效而且精準(zhǔn)的方法?？梢园?0%的病人劃分到低風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，其他病人中有95%為心臟病患，精準(zhǔn)度高于一般醫(yī)生判斷的75～89%。而當(dāng)時(shí)還沒(méi)有深度運(yùn)算技術(shù)。 現(xiàn)在全世界一年有6
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記14——主成分分析
- 上一篇筆記中，介紹了因子分析模型，因子分析模型使用d維子空間的隱含變量z來(lái)擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所以實(shí)際上因子分析模型是一種數(shù)據(jù)降維的方法，它基于一個(gè)概率模型，使用EM算法來(lái)估計(jì)參數(shù)。 本篇主要介紹PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析)，也是一種降維方法，但是該方法比較直接，只需計(jì)算特征向量就可以進(jìn)行降維了。本篇對(duì)應(yīng)的視頻是公開(kāi)課的第14個(gè)視頻，該視頻的前半部分為因子分析模型的EM求解，已寫(xiě)入筆記13，本篇只是后半部分的筆記，所以內(nèi)容
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人工智能誕生60周年 展望機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)發(fā)展
- 在最近十年，隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算(大規(guī)模計(jì)算)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入了發(fā)展的黃金期。
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記13B——因子分析模型及其EM求解
- 本文是《斯坦福ML公開(kāi)課筆記13A》的續(xù)篇。主要講述針對(duì)混合高斯模型的問(wèn)題所采取的簡(jiǎn)單解決方法，即對(duì)假設(shè)進(jìn)行限制的簡(jiǎn)單方法，最后引出因子分析模型(Factor Analysis Model)，包括因子分析模型的介紹、EM求解等?！ ?nbsp; &nb
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記13A——混合高斯模型、混合貝葉斯模型
- 本文對(duì)應(yīng)公開(kāi)課的第13個(gè)視頻，這個(gè)視頻仍然和EM算法非常相關(guān)，第12個(gè)視頻講解了EM算法的基礎(chǔ)，本視頻則是在講EM算法的應(yīng)用。本視頻的主要內(nèi)容包括混合高斯模型(Mixture?of?Gaussian,?MoG)的EM推導(dǎo)、混合貝葉斯模型(Mixture?of?Naive?Bayes，MoNB)的EM推導(dǎo)、因子分析模型(Factor?Analysis?Model)及其EM求解。由于本章內(nèi)容較多，故而分為AB兩篇，本篇介紹至混
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2017全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)
- 以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)已經(jīng)被公認(rèn)為未來(lái)5～10年技術(shù)變革的浪潮，它必將全方位改變未來(lái)人們的工作和生活方式。秉承“全球?qū)＜?、連接智慧”的宗旨，我們特邀三十多位全球機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)袖和行業(yè)應(yīng)用專(zhuān)家，于2017年6月29-30日在北京舉辦「2017全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)」活動(dòng)家提供大會(huì)在線報(bào)名服務(wù)。大會(huì)融合主題演講、互動(dòng)研討、案例分享、高端培訓(xùn)等多種形式，探討機(jī)器學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域的發(fā)展和實(shí)踐應(yīng)用。未來(lái)已來(lái)，Are?You?Ready??來(lái)2017全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)，一場(chǎng)
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記12—K-Means、混合高斯分布、EM算法
- 本文對(duì)應(yīng)斯坦福ML公開(kāi)課的第12個(gè)視頻，第12個(gè)視頻與前面相關(guān)性并不大，開(kāi)啟了一個(gè)新的話題——無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。主要內(nèi)容包括無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K均值聚類(lèi)(K-means)算法，混合高斯分布模型(Mixture of Gaussians, MoG)，求解MoG模型的EM算法，以及EM的一般化形式，在EM的一般化形式之前，還有一個(gè)小知識(shí)點(diǎn)，即Jensen不等式(Jensen’s inequality)?！ ?nbsp;
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人工智能誕生60周年 展望機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)發(fā)展
- 在最近十年，隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算(大規(guī)模計(jì)算)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入了發(fā)展的黃金期。2016年12月17日，在2016機(jī)器智能前沿論壇上，中外專(zhuān)家探討了機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)發(fā)展與展望。
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最全面的52個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)API盤(pán)點(diǎn)，一文讓你全get
- Microsoft?CogniTIve?Service?-?Computer?Vision:?該API能夠根據(jù)用戶輸入與用戶選擇分析可視化內(nèi)容。譬如根據(jù)內(nèi)容來(lái)標(biāo)記圖片、進(jìn)行圖片分類(lèi)、人類(lèi)識(shí)別并且返回他們的相似性、進(jìn)行領(lǐng)域相關(guān)的內(nèi)容識(shí)別、創(chuàng)建圖片的內(nèi)容描述、定位圖片中的文本、對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行成人分級(jí)等?！ ekognition:?該API能夠根據(jù)社交圖片應(yīng)用的特點(diǎn)提供快速面部識(shí)別與場(chǎng)景識(shí)別。譬如基于人眼、嘴、面部以及鼻子等等特征進(jìn)行性
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谷歌定制機(jī)器學(xué)習(xí)芯片強(qiáng)悍：比GPU加CPU至少快15倍
- 北京時(shí)間4月6日消息，谷歌開(kāi)發(fā)定制芯片，它可以提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的運(yùn)算速度，這不是什么秘密。谷歌管這些處理器叫作Tensor Processing Units(簡(jiǎn)稱(chēng)TPU)，2016年5月，谷歌在I/O開(kāi)發(fā)者大會(huì)上首次展示了TPU，之后再也沒(méi)有提供更多細(xì)節(jié)，谷歌只是說(shuō)它正在用TPU優(yōu)化TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架。今天，谷歌公布了更多內(nèi)容。 根據(jù)谷歌自己制定的基準(zhǔn)，TPU執(zhí)行谷歌常規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，速度比標(biāo)準(zhǔn)GPU/CPU組合產(chǎn)品平均快了15倍至30倍。標(biāo)準(zhǔn)GPU/CPU組合產(chǎn)品將英特爾Has
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《紐約客》：人工智能之于醫(yī)生，是助手還是對(duì)手？
- 雷鋒網(wǎng)按：今年，人工智能在各個(gè)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用備受關(guān)注，其中醫(yī)療又是一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域?！都~約客》發(fā)表的這篇深度長(zhǎng)文，從醫(yī)學(xué)和計(jì)算機(jī)兩個(gè)領(lǐng)域詳細(xì)描述了業(yè)內(nèi)人士如何看待人工智能在醫(yī)療診斷方面的應(yīng)用。作者 Siddhartha Mukherjee 是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)＜?。本文發(fā)布在《紐約客》網(wǎng)站，雷鋒網(wǎng)整理編譯。 去年 11 月的一個(gè)深夜，一位 Bronx 的 54 歲老婦來(lái)到哥倫比亞大學(xué)醫(yī)療中心，她說(shuō)自己頭痛欲裂，視力已經(jīng)開(kāi)始模糊，左手也變得麻木且不聽(tīng)使喚了。醫(yī)生進(jìn)行初步檢查后決定對(duì)老婦的頭部進(jìn)行 CT 掃描。
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IT峰會(huì)：聽(tīng)BAT大佬們談人工智能
- 可以容納近千人的五洲廳到了4月2日下午，聽(tīng)眾少了1/4，上午滿員有人還想擠進(jìn)來(lái)，因?yàn)樯杂械腂AT三大大佬都在。這像極了現(xiàn)在的人工智能虛火過(guò)旺，人人朋友圈都在談人工智能，似乎不說(shuō)句人工智能就不是搞科技的似的，但人工智能急需冷靜下來(lái)直面其發(fā)展的階段和可能帶來(lái)的問(wèn)題。 站在旁觀者角度的經(jīng)濟(jì)學(xué)家，清華大學(xué)國(guó)家金融研究院院長(zhǎng)朱民一連十問(wèn)，讓科技圈大佬們開(kāi)始反思人工智能帶來(lái)的倫理道德的挑戰(zhàn);而微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋則從專(zhuān)業(yè)角度指明了人工智能目前還在哪些方面有待提高和突破;企業(yè)實(shí)干派馬化騰和李彥宏則講述了各
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記10--VC維、模型選擇、特征選擇
- 本篇是ML公開(kāi)課的第10個(gè)視頻，上接第9個(gè)視頻，都是講學(xué)習(xí)理論的內(nèi)容。本篇的主要內(nèi)容則是VC維、模型選擇(Model Selection)。其中VC維是上篇筆記中模型集合無(wú)限大時(shí)的擴(kuò)展分析;模型選擇又分為交叉檢驗(yàn)(Cross Validation)和特征選擇(FeatureSelection)兩大類(lèi)內(nèi)容。
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記9--偏差/方差、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化、聯(lián)合界、一致收斂
- 本篇與前面不同，主要內(nèi)容不是算法，而是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一部分內(nèi)容——學(xué)習(xí)理論。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)?！ g對(duì)學(xué)習(xí)理論的重要性很是強(qiáng)調(diào)，他說(shuō)理解了學(xué)習(xí)理論是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)只懂皮毛的人和真正理解機(jī)器學(xué)習(xí)的人的區(qū)別。學(xué)習(xí)理論的重要性在于通過(guò)它能夠針對(duì)實(shí)際問(wèn)題更好的選擇模型，修改模型?！?/li>
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?機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)?機(jī)器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索?機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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