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[资料] 机器学习_ 学习笔记 (all in one)

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发表于 2019-9-29 21:15:55 | 显示全部楼层 |阅读模式

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前段时间,来自SAP(全球第一大商业软件公司)的梁劲(Jim Liang)公开了自己所写的一份 520 页的学习教程(英文版),详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法


在第一部分,作者先介绍了如今应用普遍的机器学习:从自动驾驶、语音助手到机器人。其中有些思想,也是众多读者们了解过的,例如:为何机器学习在这个时候会火(大数据、计算力、更好的算法);机器学习、人工智能、深度学习三者的关系等。
除了这些基础概念,这份教程也对机器学习模型的开发流程做了图像化展示(如下图),即使对此不太了解的读者,也能通过这种流程展示有所学习。
Part 1 介绍了基本概念,包括:
  • 机器学习的流程
  • 数据处理
  • 建模
  • 评估指标(如 MSE、ROC 曲线)
  • 模型部署
  • 过度拟合
  • 正则化等


Part2部分包含了大量的数学公式,但作者尽力注解了其中的每个公式,从而充分、清晰地表达了众多数学概念。
例如在「神经网络」部分,作者整理了 59 页的笔记(从 311 页到 369 页)。作者从人脑中的神经元架构说起,介绍了人工神经网络(ANN)、人工神经元工作的原理。这份笔记非常注重图像化的概念解释,理解起来非常直观。

在 Part2,作者介绍了 常用的算法,包括:
  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 神经网络
  • SVM
  • Knn
  • K-Means
  • 决策树
  • 随机森林
  • AdaBoost
  • 朴素贝叶斯
  • 梯度下降
  • 主成分分析





机器学习_ 学习笔记 (all in one)_V0.96.part14.rar

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发表于 2019-10-2 19:32:29 | 显示全部楼层
DING@
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发表于 2019-11-21 13:53:46 | 显示全部楼层
thanks
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发表于 2020-1-7 20:30:56 | 显示全部楼层
thanks
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发表于 2020-1-9 19:54:06 | 显示全部楼层
thanks to share.
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