機器學(xué)習(xí) 文章 進入機器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記15——隱含語義索引、奇異值分解、獨立成分分析
- 我們在上一篇筆記中講到了PCA(主成分分析)。PCA是一種直接的降維方法，通過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達到降維的效果?！ ”疚睦^續(xù)PCA的話題，包括PCA的一個應(yīng)用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隱含語義索引)和PCA的一個實現(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。視頻的后半段開始講無監(jiān)督學(xué)習(xí)
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機器學(xué)習(xí)技術(shù)使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備更加強大云端運算為幕后推手
- 物聯(lián)網(wǎng)(IOT))產(chǎn)業(yè)吸引眾多科技廠商投入，而產(chǎn)品是否具備機器學(xué)習(xí)能力，決定其是否能獲得消費者青睞。 根據(jù)VentureBeat報導(dǎo)，1996年時，芝加哥的CookCountyHospital急診室使用一種算法來了解，當(dāng)病人出現(xiàn)胸痛癥狀時，是否是因為患有心臟病，應(yīng)該要將他們移入病床。該算法使用一種系統(tǒng)性的基本測試，為快速、有效而且精準(zhǔn)的方法。可以把70%的病人劃分到低風(fēng)險領(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)時還沒有深度運算技術(shù)。 現(xiàn)在全世界一年有6
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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記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來擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所以實際上因子分析模型是一種數(shù)據(jù)降維的方法，它基于一個概率模型，使用EM算法來估計參數(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，只需計算特征向量就可以進行降維了。本篇對應(yīng)的視頻是公開課的第14個視頻，該視頻的前半部分為因子分析模型的EM求解，已寫入筆記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 展望機器學(xué)習(xí)的未來發(fā)展
- 在最近十年，隨著大數(shù)據(jù)和云計算(大規(guī)模計算)的發(fā)展，機器學(xué)習(xí)進入了發(fā)展的黃金期。
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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記13B——因子分析模型及其EM求解
- 本文是《斯坦福ML公開課筆記13A》的續(xù)篇。主要講述針對混合高斯模型的問題所采取的簡單解決方法，即對假設(shè)進行限制的簡單方法，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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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記13A——混合高斯模型、混合貝葉斯模型
- 本文對應(yīng)公開課的第13個視頻，這個視頻仍然和EM算法非常相關(guān)，第12個視頻講解了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全球機器學(xué)習(xí)技術(shù)大會
- 以機器學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)已經(jīng)被公認(rèn)為未來5～10年技術(shù)變革的浪潮，它必將全方位改變未來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器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)袖和行業(yè)應(yīng)用專家，于2017年6月29-30日在北京舉辦「2017全球機器學(xué)習(xí)技術(shù)大會」活動家提供大會在線報名服務(wù)。大會融合主題演講、互動研討、案例分享、高端培訓(xùn)等多種形式，探討機器學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域的發(fā)展和實踐應(yīng)用。未來已來，Are?You?Ready??來2017全球機器學(xué)習(xí)技術(shù)大會，一場
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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記12—K-Means、混合高斯分布、EM算法
- 本文對應(yīng)斯坦福ML公開課的第12個視頻，第12個視頻與前面相關(guān)性并不大，開啟了一個新的話題——無監(jiān)督學(xué)習(xí)。主要內(nèi)容包括無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K均值聚類(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，還有一個小知識點，即Jensen不等式(Jensen’s inequality)。
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人工智能誕生60周年 展望機器學(xué)習(xí)的未來發(fā)展
- 在最近十年，隨著大數(shù)據(jù)和云計算(大規(guī)模計算)的發(fā)展，機器學(xué)習(xí)進入了發(fā)展的黃金期。2016年12月17日，在2016機器智能前沿論壇上，中外專家探討了機器學(xué)習(xí)的未來發(fā)展與展望。
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最全面的52個機器學(xué)習(xí)API盤點，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)容來標(biāo)記圖片、進行圖片分類、人類識別并且返回他們的相似性、進行領(lǐng)域相關(guān)的內(nèi)容識別、創(chuàng)建圖片的內(nèi)容描述、定位圖片中的文本、對圖片內(nèi)容進行成人分級等?！ ekognition:?該API能夠根據(jù)社交圖片應(yīng)用的特點提供快速面部識別與場景識別。譬如基于人眼、嘴、面部以及鼻子等等特征進行性
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谷歌定制機器學(xué)習(xí)芯片強悍：比GPU加CPU至少快15倍
- 北京時間4月6日消息，谷歌開發(fā)定制芯片，它可以提高機器學(xué)習(xí)算法的運算速度，這不是什么秘密。谷歌管這些處理器叫作Tensor Processing Units(簡稱TPU)，2016年5月，谷歌在I/O開發(fā)者大會上首次展示了TPU，之后再也沒有提供更多細節(jié)，谷歌只是說它正在用TPU優(yōu)化TensorFlow機器學(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)機器學(xué)習(xí)任務(wù)時，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，是助手還是對手？
- 雷鋒網(wǎng)按：今年，人工智能在各個垂直領(lǐng)域的應(yīng)用備受關(guān)注，其中醫(yī)療又是一個關(guān)鍵領(lǐng)域?！都~約客》發(fā)表的這篇深度長文，從醫(yī)學(xué)和計算機兩個領(lǐng)域詳細描述了業(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 月的一個深夜，一位 Bronx 的 54 歲老婦來到哥倫比亞大學(xué)醫(yī)療中心，她說自己頭痛欲裂，視力已經(jīng)開始模糊，左手也變得麻木且不聽使喚了。醫(yī)生進行初步檢查后決定對老婦的頭部進行 CT 掃描。
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IT峰會：聽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，聽眾少了1/4，上午滿員有人還想擠進來，因為稍有的BAT三大大佬都在。這像極了現(xiàn)在的人工智能虛火過旺，人人朋友圈都在談人工智能，似乎不說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直面其發(fā)展的階段和可能帶來的問題。 站在旁觀者角度的經(jīng)濟學(xué)家，清華大學(xué)國家金融研究院院長朱民一連十問，讓科技圈大佬們開始反思人工智能帶來的倫理道德的挑戰(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)實干派馬化騰和李彥宏則講述了各
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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記10--VC維、模型選擇、特征選擇
- 本篇是ML公開課的第10個視頻，上接第9個視頻，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限大時的擴展分析;模型選擇又分為交叉檢驗(Cross Validation)和特征選擇(FeatureSelection)兩大類內(nèi)容?！ ?nbsp;
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斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記9--偏差/方差、經(jīng)驗風(fēng)險最小化、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)驗風(fēng)險最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)?！ g對學(xué)習(xí)理論的重要性很是強調(diào)，他說理解了學(xué)習(xí)理論是對機器學(xué)習(xí)只懂皮毛的人和真正理解機器學(xué)習(xí)的人的區(qū)別。學(xué)習(xí)理論的重要性在于通過它能夠針對實際問題更好的選擇模型，修改模型?！?/li>
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機器學(xué)習(xí)介紹
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