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          斯坦福機器學習公開課筆記5——生成學習、高斯判別、樸素貝葉斯
          
                                                            
            
                    	
          • 　　本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內容包括生成學習算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。 　　 
 　　 
 　　 
 　　 
 　　 
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          • 關鍵字：
                        機器學習  算法                          
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          斯坦福機器學習公開課筆記4——生成學習、高斯判別、樸素貝葉斯
          
                                                            
            
                    	
          • 　　本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內容包括生成學習算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。　　 
 　　 
 　　 
 　　 
 　　 
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          • 關鍵字：
                        斯坦福  機器學習                          
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          3D打?。珯C器學習＝醫(yī)療傳感器？
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　機器學習技術是一個重要的和廣泛的計算領域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進行預測而沒有被明確地編程。因此，將機器學習與3D打印相結合的前景，正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的，這絕對是一個令人興奮的領域。使用具有可以通過機器學習技術修改的傳感器的3D打印原型檢測器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品，例如癌癥生物標志物、病毒和蛋白質。這可以改善嚴重感染和疾病的治療和診斷方式。
　　等離子體感測已經(jīng)在醫(yī)學研究中使用多年，以便收集關于亞微觀級別的物質組成的信息。該方法將光照射到
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          • 關鍵字：
                        3D打印  機器學習                          
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          斯坦福機器學習公開課筆記4——牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型
          
                                                            
            
                    	
          • 　　該系列的視頻對于數(shù)學公式的推導講的很細，相信看完該視頻后會對機器學習的各種算法的推導很熟悉?！　∫曨l3的筆記見上一篇博文，本文是第三個視頻的筆記。　　第4個視頻的筆記如下，主要的內容包括牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型、廣義線性模型舉例之多項式分布。　　?
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          • 關鍵字：
                        機器學習  牛頓方法                          
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          研究人員結合3D打印與機器學習開發(fā)醫(yī)療傳感器
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　機器學習技術是一個重要的和廣泛的計算領域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進行預測而沒有被明確地編程。因此，將機器學習與3D打印相結合的前景，正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的，這絕對是一個令人興奮的領域。使用具有可以通過機器學習技術修改的傳感器的3D打印原型檢測器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品，例如癌癥生物標志物、病毒和蛋白質。這可以改善嚴重感染和疾病的治療和診斷方式。

　　等離子體感測已經(jīng)在醫(yī)學研究中使用多年，以便收集關于亞微觀級別的物質組成的信息。該方法將光照
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          • 關鍵字：
                        3D打印  機器學習                          
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          斯坦福機器學習公開課筆記3——局部加權回歸、邏輯斯蒂回歸、感知器算法
          
                                                            
            
                    	
          • 　　最近在看Ng的機器學習公開課，Ng的講法循循善誘，感覺提高了不少。該系列視頻共20個，每看完一個視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導，講解時候的例子等。按照Ng的說法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺得自己能夠總結出來，發(fā)到博客上，也能達到這個效果，希望有興趣的同學要循序漸進，理解完一個算法再開始學另外一個算法，每個算法總結一遍，雖然看起來很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實快者也?！　≡撓盗械囊曨l對于數(shù)學公式的推導講的很細，相信看完該視頻后會對機器學習的各種算法的推導很熟悉。　　由于csdn
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          • 關鍵字：
                        感知器算法  機器學習                          
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          斯坦福機器學習公開課筆記1、2 -——線性規(guī)劃、梯度下降、正規(guī)方程組
          
                                                            
            
                    	
          • 　　最近在看Ng的機器學習公開課，Ng的講法循循善誘，感覺提高了不少。該系列視頻共20個，每看完一個視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導，講解時候的例子等。按照Ng的說法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺得自己能夠總結出來，發(fā)到博客上，也能達到這個效果，希望有興趣的同學要循序漸進，理解完一個算法再開始學另外一個算法，每個算法總結一遍，雖然看起來很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實快者也?！　∮捎诓┛蜕蠈懝綄嵲谑翘y弄了，如果一個公式一個公式的轉成圖片傳上來，反而是排版很差。所以索性全部弄成圖片傳
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          • 關鍵字：
                        斯坦福  機器學習                          
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          一文讀懂人工智能、機器學習、深度學習有啥淵源
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　總結2016年一件有紀念意義的科技事件是阿法狗戰(zhàn)勝圍棋九段選手李世石，標志著人工智能算法達到了新的高度，同時也說明了人工智能未來發(fā)展的潛力，未來人工智能將會給工業(yè)服務業(yè)農(nóng)業(yè)帶來很大的影響。　　傳統(tǒng)的計算機主要應用：科學計算、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和自動化。都是使用計算機的一種能力：數(shù)值計算能力;人工智能是在計算機上模擬人的三種功能：模仿人類的思考，包括推理、決策和規(guī)劃等等，屬于人類的高級智能或叫邏輯思維能力。第二項是模仿感知，對環(huán)境的感知包括視覺、聽覺，觸覺等。第三項是模仿動作，包括人類的手、腳和其他動物或機
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          • 關鍵字：
                        人工智能  機器學習                          
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          2016年，關于物聯(lián)網(wǎng)、機器學習、AI等都發(fā)生了什么？
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　2016年，亞馬遜Echo和谷歌Home的成功，讓我們目睹了語音用戶識別系統(tǒng)的崛起。Oculus Rift， HTC， PTC、微軟對AR/VR頭顯設備的頻繁迭代以及Pokemon Go的大受歡迎，讓我們感受到AR/VR的勢頭正勁。AlphaGo打敗韓國圍棋大師李世石，讓全世界為機器強大潛力側目。緊接著，在匹茲堡Uber的自動駕駛汽車開始接載乘客，將載人自動駕駛從愿景向現(xiàn)實拉近了一步，此外，Uber還收購了專注于無人駕駛貨車的初創(chuàng)企業(yè)Otto。
　　與此同時，2016年關于物聯(lián)網(wǎng)，也有一些壞消息留給
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          • 關鍵字：
                        物聯(lián)網(wǎng)  機器學習                          
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          展望物聯(lián)網(wǎng)市場：機器學習能力定生死
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 機器學習能力將“渴求”轉換為“必備”，比如既讓你溫暖過冬又節(jié)省電費的恒溫器;比如給予睡眠或健身意見的可穿戴設備;比如在惡果釀成前就察覺污染、追蹤來源的環(huán)境監(jiān)視器。
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          • 關鍵字：
                        物聯(lián)網(wǎng)  機器學習                          
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          《機器學習系統(tǒng)設計》學后總結
          
                                                            
            
                    	
          • 　　《機器學習系統(tǒng)設計》是一本不錯的機器學習實戰(zhàn)入門的書籍。第一章介紹了用于機器學習的Python相關工具，接下來分別用實戰(zhàn)型例子講解聚類、分類、回歸、模式識別、降維等機器學習的主要的幾種方法。
　　機器學習就是教機器自己來完成任務，機器學習的目標就是通過若干示例讓機器學會完成任務。
　　像其他工程一樣，設計一個機器學習系統(tǒng)工作一般花在一些極其平凡的任務上：
　　(1)讀取和清洗數(shù)據(jù);
　　(2)探索和理解輸入數(shù)據(jù);
　　(3)分析如何最好地將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給學習算法;
　　(4)選擇正確的學習算法
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          • 關鍵字：
                        機器學習                          
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          DeepDetect――機器學習框架的API統(tǒng)一
          
                                                            
            
                    	
          • DeepDetect ，一個專為深度學習的開源API和服務。 DeepDetect的API 簡單直觀、易用、通用和易擴展。
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          • 關鍵字：
                        DeepDetect  機器學習  API統(tǒng)一                          
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          解密AI發(fā)展現(xiàn)況 探尋未來智能的發(fā)展趨勢
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 現(xiàn)今，隨著 AI 和機器學習技術快速發(fā)展，越來越多的工具和解決方案都開始使用認知能力。但這些工具和解決方案是否真正反映出了 AI 的意義所在?
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          • 關鍵字：
                        AI  機器學習                          
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          機器學習介紹
          
      			
          
		      	
          
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