青堂主的博客

机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。获取海量的数据从海量数据中获取有用的信息我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的意义。机器学习 场景例如：识别动物猫模式识别（官方标准）：人们通过大量的经验，得到结论，从而判断它就是猫。机器学习（数据学习）：人们通过阅读进行学习，观察它会叫、小眼睛、两只耳朵、四条腿、一条尾巴，得到结论，

在过去的一年里，机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临，并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长，这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来，并将这项技术提供给更广大范围的开发者。这里有新鲜出炉的机器学习框架，既有初次露面的，也有重新修改过的。这些工具被大众所注意，或是因为其出处，或是因为以新颖的简单方法处理问题，或是解决了机器学习中的某个特定难题，或者

Github开源机器学习系列文章及算法源码1.人工智能之机器学习体系汇总【直接上干货】此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系，主要体现机器学习方法和逻辑关系，理清机器学习脉络，后续文章会针对机器学习系列讲解算法原理和实战。抱着一颗严谨学习之心，有不当之处欢迎斧正。监督学习 Supervised learning人工神经网络 Artificial neura

1、MLlib实例1.1 聚类实例1.1.1 算法说明聚类（Cluster analysis）有时也被翻译为簇类，其核心任务是：将一组目标object划分为若干个簇，每个簇之间的object尽可能相似，簇与簇之间的object尽可能相异。聚类算法是机器学习（或者说是数据挖掘更合适）中重要的一部分，除了最为简单的K-Means聚类算法外，比较常见的还有层次法（CURE、CHAMELEON

1、机器学习概念1.1 机器学习的定义在维基百科上对机器学习提出以下几种定义：l“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。l“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is

http://www.6aiq.com/deeplearning_ai/html/SUMMARY.html深度学习笔记目录第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning)1.1 欢迎(Welcome)1.2 什么是神经网络？(What is a N...

吴恩达机器学习教程中文笔记目录课程地址：https://www.coursera.org/course/ml第一周一、 引言(Introduction)1.1 欢迎1.2 机器学习是什么？1.3 监督学习1.4 无监督学习二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)2.1 模型表示2.2 代价函数2.3 代价函...