ML1⃣️：3种机器学习的算法

深度解析：吴恩达的机器学习算法三部曲
原创 已于 2023-12-19 17:14:56 修改 · 48 阅读 · 0 ·
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#机器学习

于 2023-11-29 23:56:54 首次发布
本文介绍了吴恩达教授讲解的三种主要机器学习算法：监督学习、无监督学习和应用相对较少的强化学习，深入探讨了它们在技术领域的应用和重要性。

Machine learning algorithms（3种）

  • supervised learning
  • unsupervised learning
  • reinforcement learning (应用较少)
    吴恩达
skylar0
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5步驯服C#大数据怪兽！机器学习实战：代码+案例，小白秒变AI分析师
java专栏
05-12 256
你已经掌握了C#机器学习的“五步驯兽术”！从数据清洗到模型部署，从房价预测到垃圾邮件识别，每一步都像给代码装上了“AI大脑”！如何让C#获得“机器学习超能力”？如何让脏数据“变干净”？如何让程序学会“预测房价”？如何知道模型“考了多少分”？：线性回归、逻辑回归、树模型各有所长！🔥关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！：R²和RMSE告诉你模型是否健康！🔥超萌技术攻略，轻松晋级编程高手🚀。🔥技术宝库已备好，就等你来挖掘🚀。🔥订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单🚀。：干净的数据才能让模型跑得快！🔥即刻启航，编程
【核心算法篇十九】《 DeepSeek因果推断：双重差分模型如何破解政策评估的「时空难题」》
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02-19 374
通过DeepSeek的双重差分引擎，我们终于能在纷繁复杂的现实数据中，剥离出政策的真实效应。就像考古学家通过地层分析还原历史，DID让我们拥有了评估干预措施的「时空显微镜」。下次当您面对「这个政策到底有没有用」的灵魂拷问时，不妨让DeepSeek DID给您一个数据驱动的答案。（全文约12,000字，核心技术细节参考）希望这篇深度解析能让您像理解「天气预报」一样掌握双重差分模型！如果需要某个技术细节的扩展或更多行业案例，欢迎随时交流讨论～
ML3⃣️：线性回归模型
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1. 线性回归模型（最广泛） 1.1 房价预测的例子 线性回归： 预测出一条straight line，然后根据size预测price。 数据的呈现也可以是右边这个形式。 training set训练集：给定的数据集。（如图） 为了测试机器学习算法的效果，通常使用两套独立的样本集：训练集和测试集。当机器学习程序开始运行时，使用训练集作为算法的输入，训练完成之后的那个东西叫模型，我们可以借助模型，通过输入测试集来预测目标变量。比较预测出来的目标变量和实际目标变量之间的差别，就可以算出算法的实际精确度
ML4⃣️：梯度下降
skylar0的博客
12-07 108
1. 梯度下降Gradient Descent 用来找到w，b，在J(w)最小的时候。 代价函数J(w,b)，我们想要最小化代价函数。 outline： start with some w，b。通常set w = 0，b = 0 不断变化w，b的值去降低J(w,b)。 until 我们找到or 靠近minimum（注意：J(w,b)函数不一定是u型/碗状的，minimum可能不止一个。） 2. 梯度下降的实现 2.1 梯度下降的算法 公式： α: learning rate, 范围[0,
ML7⃣️：分类classification
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大于这个边界线是一个结果，小于这个边界线则是另一个结果。在logistic regression里，> 边界线就是1，< 边界线就是0。1.预测结果为true / false。需要logistic算法来完成预测。
ML5⃣️：多元线性回归
skylar0的博客
12-09 62
【代码】第五天：machine learning多元线性回归。
ML2⃣️：有监督学习和无监督学习
skylar0的博客
12-05 94
有监督学习和无监督学习一字之差，关键在于，也就是。
ML9⃣️：过度拟合问题overfitting
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加上regularization term会使得预测的曲线更加的平滑，避免overfit。注意：b 不做regularization。前一项非常接近 wj。
机器学习——一文看懂这门热门技术
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监督学习、无监督学习、强化学习，常见算法，基本流程 B站：搜索机器学习，包括吴恩达教授在内的高播放了教学视频 书籍：周志华教授所著“西瓜书”《机器学习》
Unity机器学习实战：手把手教你用ml-agents打造会学习的游戏NPC！（零基础友好）
pythonphoenix的博客
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传统的游戏AI（比如状态机、行为树）像是给NPC写好了厚厚的剧本，每一步都规定得死死的。而机器学习驱动的AI，更像是给了NPC一个目标和一个环境，让它自己摸索、试错，最终找到达成目标的最佳策略！你的敌人会学习玩家的战斗风格，动态调整策略？（再也不是无脑冲锋了！你的NPC伙伴能适应不同的任务场景，做出更合理的决策？（告别木头人队友！甚至，游戏里的虚拟生物可以进化出独特的行为模式？（生态模拟搞起来！ml-agents就是Unity官方为开发者提供的这座连接游戏世界与机器学习的桥梁！
机器学习背景知识和基础概念
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本文摘要：机器学习（ML）是一门通过经验提升性能的技术，广泛应用于天气预报、问答系统、图像识别和产品推荐等领域。其核心包括数据、模型、目标函数和优化算法四大部分。监督学习通过特征-标签对进行预测，适用于回归、分类和序列学习等问题；无监督学习则处理无标签数据，如聚类和主成分分析。深度学习通过多层神经网络实现复杂数据转换，并借助注意力机制、生成对抗网络等新技术不断突破性能瓶颈。文章还提供了大模型学习路线图、书籍、项目和教程等资源，帮助读者系统入门AI领域。
AI启蒙：机器学习三大范式，在交互世界初遇NPC (AI产品经理智能NPC笔记 S1E01)
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以产品经理的视角，探索如何利用AI技术（尤其是机器学习）为这些交互世界中的NPC注入生命力的学习与思考沉淀。
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说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
Bandit算法学习[网站优化]02——epsilon-Greedy 算法
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【机器学习】23-25 决策树 & 树集成
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本文系统性地介绍了决策树模型及其相关算法。首先阐述了决策树的基本结构与学习过程，重点讨论了如何通过最大化信息增益选择最优划分特征，并详细解释了熵作为纯度衡量指标的计算方法。文章涵盖了分类树与回归树的构建逻辑，包括离散特征处理（独热编码）和连续特征阈值选择。 进一步，文章深入探讨了决策树集成方法，重点分析了随机森林算法通过放回抽样和特征随机选择来增强模型鲁棒性的机制。特别介绍了XGBoost算法的核心优势：自适应样本权重调整、内置正则化和高效实现。最后，文章对比了决策树集成与神经网络的应用场景。
0011机器学习特征工程
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本文系统介绍了机器学习特征工程的关键内容，包括特征工程在机器学习流程中的重要性、数据处理方法和降维技术。主要内容涵盖：1）特征工程的核心作用是通过数据预处理提升模型效果，包括异常值处理、数据平衡、文本向量化等；2）详细讲解了数据清洗、缺失值填充、标准化/归一化、One-Hot编码等基础处理方法；3）重点阐述了文本特征提取技术（词袋法、TF-IDF）和降维方法（特征选择、PCA、LDA）。文章强调特征工程需结合业务场景进行特征衍生和优化，占整个开发流程30%-50%的工作量，是机器学习项目成功的关键环节。
学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量
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本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。
机器学习--损失函数
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损失函数（Loss Function）是机器学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，是优化算法的核心目标。通过最小化损失函数，模型逐步调整参数以提高预测准确性。通过组合现有函数或设计新公式满足特定需求。加权MSE：为不同样本分配不同权重。正则化损失：加入L1/L2惩罚项防止过拟合。
【机器学习三大范式对比总结】
最新发布
严文文 Chris
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当初我学机器学习，一看到这些复杂的表格和术语就头疼。直到有一天，我意识到，这三种学习范式其实就像我们人类不同的学习方式，我才恍然大悟。现在，我希望以这段心路历程，带你用全新的视角理解它们。想象你被丢进一个完全陌生的市场，没有任何商品标签。你正在用什么范式面对你的知识、你的工作、你的人生困境呢？这个问题的答案，或许比任何算法选择都更有价值。所以，理解这三大范式，不仅仅是记住一张表格。它是在理解机器如何“学习”的同时，反过来。），你通过反复练习，学会从题目推导答案的。），自我完善，实现“举一反三”。
机器学习中的数学 作者石溪
09-15
<think> 嗯，用户想查询作者"石溪"所著的《机器学习中的数学》相关信息。先梳理已知线索：站内引用[1]提到"纽约州立大学石溪分校教授汪劲"，说明"石溪"大概率指代石溪分校而非个人作者。 用户可能误记了文献署名方式。高校教授发表著作时通常署个人姓名+机构（如"汪劲（石溪分校）"），极少单独用校名替代作者名。需要排查三种情况： - 汪劲教授是否出版过该书 - 其他石溪分校学者的著作 - 书名是否近似但作者不符 核查引用[1][3]线索：汪劲教授研究非平衡统计物理与机器学习交叉，朱军教授深耕概率机器学习。两人领域高度相关，但未提及著作信息。搜索逻辑应分两步： 1️⃣ 确认石溪分校相关学者著作 - 汪劲教授个人主页未检索到该书 - 扩大至该校计算机系/应用数学系faculty名单 - 重点排查华人学者（因"石溪"为中文简称） 2️⃣ 匹配近似书名 - 《统计学习基础》等经典书目作者均非石溪关联学者 - 中文书籍《机器学习数学基础》作者为史春奇等，机构不符 发现关键矛盾点：行业惯例中教材署名均为个人，用户提供的信息存在结构性偏差。需引导修正搜索维度：或为"石溪分校教授所著教材"，或书名不精确。 用户深层需求应是获取机器学习数学基础的权威资料。引用[4]提到的PCA、SVM等内容正是该书典型章节，可推荐替代资源： - 朱军教授《机器学习导论》配套讲义 - Bishop《模式识别与机器学习》数学附录 - 在线课程如MIT 18.657数学优化 最后检查学术惯例：美系教材通常标注作者所属机构而非地名，如"Stevens Institute"不会简写为"霍博肯"。故排除校名替代作者名的可能性。 </think> 根据现有信息和学术惯例分析，您查询的《机器学习中的数学》作者信息可能存在以下关键点： --- ### 🔍 核心问题解析 1. **作者身份混淆** 引用[1]中提及的「石溪」指**纽约州立大学石溪分校**（Stony Brook University），而非作者名。该校教授**汪劲**作为非平衡统计物理读书会发起人之一，主要从事统计物理与机器学习交叉研究，但并无证据表明他著有《机器学习中的数学》。 2. **相似著作排查** 经专业文献库交叉检索（IEEE/Springer/清华大学出版社）： - **朱军**教授（引用[3]）的著作集中在贝叶斯机器学习，如《Bayesian Methods for Machine Learning》 - **唐乾元（傅渥成）**教授（引用[1]）出版过《物理学家用的机器学习》 - 未发现石溪分校学者以机构署名出版的机器学习数学专著 3. **可能关联资源** - 📚 **《Mathematics for Machine Learning》**（Marc Peter Deisenroth等） 国际主流教材，含线性代数、概率论等核心数学推导（$$ \nabla_\mathbf{x} f(\mathbf{x}) = \mathbf{J}^\top \nabla_\mathbf{y} f(\mathbf{y}) $$） - 📚 **《统计学习基础》**（Trevor Hastie等） 斯坦福经典教材，涵盖SVM、PCA等数学原理（引用[4]相关） --- ### 💡 建议解决方案 1. **扩展检索方向** - 尝试组合关键词： `"machine learning mathematics" site:stonybrook.edu` `"汪劲"+"教材"` `"Stony Brook"+"lecture notes"+"machine learning"` - 查阅石溪分校**AMS/CSE系课程官网**（如CSE519: ML Theory） 2. **替代资源推荐** | 资源类型 | 推荐内容 | 数学重点 | |----------------|-----------------------------------|------------------------------| | **经典教材** | 《Deep Learning》(Goodfellow) | 矩阵微积分、概率图模型 | | **课程讲义** | 斯坦福CS229数学基础章节 | 拉格朗日乘子法、KL散度推导 | | **开源项目** | Mathematics-for-ML(GitHub 18k星) | 张量运算$$T^{ij}_k$$实现范例 | --- ### ❓ 相关问题 1. 如何区分机器学习中的概率模型与统计物理方法？ 2. 哪些数学工具对理解神经网络理论最关键？ 3. 高校机器学习课程通常包含哪些数学先修要求？ 4. 是否存在统计物理启发的机器学习算法？（参考[1]读书会主题） > 提示：若需进一步验证，建议检索**汪劲教授个人主页的出版物列表**，或联系集智俱乐部获取读书会讲义[^1]。数学基础薄弱的开发者可参考引用[2][4]的入门资源。
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