一个月刷完机器学习笔试题300题（8）
第八天1、对于下图, 最好的主成分选择是多少 ?A7B30C35DCan’t Say正确答案是： B主成分选择使variance越大越好， 在这个前提下， 主成分越少越好。2、数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测， 并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学...
机器学习中 如何使用 Pycharm 将代码上传到远程服务器上
现在机器学习可谓是最火热的一门学科，很多程序猿们或多或少的都有接触过这方面的经历。如果你对这领域还算有些了解的话，肯定知道模型的训练，是机器学习中最耗时，也是最关键的地方。模型的好坏，将直接决定最终的应用效果。 如果拿自己普通的电脑配置来训练模型的话，效率会很低，而且限于电...
C#开源跨平台机器学习框架ML.NET----介绍与环境搭建
ML.NET教程和API：https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/machine-learning/现在学习机器学习这块时，基本上都是要先学习Python，还要自己去学习更多的样本数据教程，这样对于使用C＃学习机器学习的基础并不容易，于是微软推出了ML.NET...
吴恩达机器学习课后作业第一周ex1答案详解
吴恩达机器学习ex1前言：此次机器学习是本人第一次接触matlab 所以以下的代码中会有对于一些matlab函数的解释ex1_m:Par1：图中部分命令解释：pause：表示程序执行到此处时停止，用于按任意键可以继续执行上图函数 warmUpExercise() 函数表示求出一个 5 x 5 的单位...
机器学习（五）——正规化
目录 一、前言二、过拟合三、代价函数：四、线性回归正则化1、梯度下降 2、正规方程五、Logistic回归正规化 一、前言吴恩达机器学习第八章——正规化 笔记所有图片与例子均来自吴恩达视频课 二、过拟合 欠拟合：指模型学习较弱，而数据复杂度较高的情况，此时模型由于学习能力不足，无法学习到数据集中的“...
机器学习算法（二）：因子分解机FM算法（Factorization Machine）
目录 1 背景2 FM原理1 背景Steffen Rendle于2010年提出Factorization Machines（下面简称FM），并发布开源工具libFM。FM的提出主要对比对象是SVM，与SVM相比，有如下几个优势 （1）对于输入数据是非常稀疏（比如自动推荐系统），FM可以，而SVM会效...
支持向量机（Support Vector Machine SVM）前篇 SVM的建模及优化思想——机器学习
零 前言：Logistic回归与SVM的来源logistic回归的预测函数如下对于一组输入数据，只需比较将其输入进hθ中的函数值，若大于0.5，就是y=1的类，否则就是y=0的类。其实其实质上也是比较与0的大小，若其大于0，则判为y=1，反之判为y=0。当或判别正确的概率较大。对于如下图： 其中两个...
labview实现机器学习和深度学习的方法总结
labview实现机器学习和深度学习的方法总结机器学习深度学习1. 科研用途2. 商业用途2.1 LabVIEW/Python 集成工具包- Enthought2.2 Labview VDM2.3 python封装机器学习Analytics and Machine Learning Toolkit（...
机器学习笔记-2.模型评估与选择之比较检验
学习内容评估方法评估指标比较检验三. 比较检验1. 如何进行比较检验有了实验评估方法和评估指标，看似可以对分类器的性能进行评估比较了：先使用某种试验评估方法测得分类器的某个评估指标结果，然后对这些结果进行比较。但怎么来做这个“比较”呢？直接选取相应评估方法在相应度量下比大小的方法不可取！因为关于性能...
机器学习与分布式机器学习_经理人的机器学习–您需要知道的
机器学习与分布式机器学习If you are managing a tech team as a product or project manager, here is what you need to know about machine learning. 如果您要以产品或项目经理的身份管理技术...
手把手教你搭建自己的深度学习机器
一直有童鞋问，我要学习数据分析，大数据的学习需要什么样的机器深度学习是一门用来解决复杂问题的技术，例如自然语言处理和图像处理。 深度学习系统本质上是在另一台电脑上安装一个具有深度学习的GPU。GPU是普通计算机和深度学习机器的主要区别。 目前，我们已经可以很快的处理超大计算量的问...
doccano标注工具|为机器学习建模做数据标注
目录 一、标记流程 二、配置环境 2.1 安装 2.2 运行doccano 三、案例 3.1 创建项目 3.2 上传数据 3.3 定义标签 3.4 添加成员 3.5 开始标注 ...
吴恩达机器学习（八）偏差与方差
目录0. 前言1. 评估模型过程2. 最高次幂对方差偏差的影响3. 正则化参数对方差偏差的影响4. 高偏差的学习曲线5. 高方差的学习曲线6. 对机器学习算法的调试学习完吴恩达老师机器学习课程的应用机器学习的建议，简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解，仅供参考。如果这篇文章对你有一点小小...
机器人学习笔记（1）导论
《机器人运动建模》《机器人运动建模、规划、控制》2019/10/151.1 机器人的数学模型1.1.1 机器人的符号表示R表示转动关节，P表示平动关节。RRR表示带有三个转动关节的机械臂。Zi表示连接i和i+1连杆的关节轴线，或者平动关节的轴线。关节变量来表示两个相邻连杆间的相对运动。1.1.2 位...
使用Python，创建你的第一个实用型入门机器学习项目（下）
注：本文分上、下两部分，本章是教程的下半部分。4. 可视化数据集我们现在对数据有一个基本的想法，我们需要用一些可视化来扩展它。我们要看看两种类型的情节：使用单变量绘图以更好地理解各个属性使用多变量绘图以更好地理解各个属性之间的关系4.1 单变量情节我们从一些单变量图开始，即每个变量的图。鉴于输入变量...
无人驾驶汽车系统入门（八）——机器学习入门
无人驾驶汽车系统入门（八）——机器学习入门在上一章中，我们介绍了基于传统的计算机视觉的技术实现的车道线检测，在这个过程中我们不难发现，使用传统的计算机视觉，往往需要人为地设计特征，这些特征对于不同的任务来说是不同的，车道线检测和行人检测要分别设计特征，另一方面，人为地设计特征往往会存在疏漏，对于无人...
机器视觉学习（十二）—— 绘制图形
目录 一、绘制函数参数说明 1.1 cv2.line(）绘制直线 1.2 cv2.rectangle（）绘制矩形 1.3 cv2.circle（） 绘制圆形 1.4 cv2.ellipse（）绘制椭圆 1.5 cv2.polylines（）绘制多边形 1.6 cv2.putText（） 绘制文字 二...
机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-轮廓检测 1.cv2.cvtColor(图像颜色转换) 2.cv2.findContours(找出图像的轮廓) 3.cv2.drawContours(画出图像轮廓) 4.cv2.contourArea(轮廓面积) 5.cv2.arcLength(轮廓周长) 6.cv2.aprroxPloyDP(获得轮廓近似) 7.cv2.boudingrect(外接圆)..
1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图参数说明: img表示输入的图片， cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式2. cv2.findContours(img，mode, method) # 找出图中的轮廓值，得到...
【机器学习】一文掌握机器学习十大分类算法(下)。-分类算法总结
2.1 K近邻算法 2.1.1 核心原理 K近邻算法是一种基本分类与回归方法。 它的工作原理非常简单：对于一个新的实例，根据距离度量找出训练集中与该实例最近的K个实例，然后基于这K个实例的信息来进行预测。 2.1.2 算法公式 没有固定的算法公式，但常用的距离度量是欧氏距离，计算公式为 ...
机器学习总结——必须知道的那些概念
对于机器学习，必须知道以下的概念。 - 贝叶斯分类器 - 0-1损失 - 理解判别式函数和线性判别式 - 生成模型和判别式模型 - 分对数变换和logistics判别式 - softmax判别式**以下是对以上内容的一一总结式发言。**一、贝叶斯分类器1，贝叶斯法则：（1）概率论中，P(h∣D)=...