机器学习/深度学习模型的8个测试属性
文章目录 前言一.正确性(Correctness)二.过拟合度(Overfitting)三.鲁棒性(Robustness)四.安全性(Security)五.隐私性(Privacy)六.效率性(Efficiency)七.公平性(Fairness)八.可解释性(Interpretability) 前言...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)
##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https...
吴恩达《深度学习》-第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)-第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1))-课程笔记
第一周 机器学习(ML)策略(1)(ML strategy(1))1.1 为什么是 ML 策略?(Why ML Strategy?)希望在这门课程中,可以教给一些策略,一些分析机器学习问题的方法,可以指引朝着最有希望的方向前进。这门课中,我会分享我在搭建和部署大量深度学习产品时学到的经验和教训。比如...
深度学习详解之初试机器学习
机器学习可应用在各个方面,本篇将在系统性进入机器学习方向前,初步认识机器学习,利用线性回归预测波士顿房价,让我们一起来看看吧
机器学习&深度学习基础(tensorflow版本实现的算法概述0)
tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用。代码集:https://github.com/ageron/handson-ml监督学习1)决策树(DecisionTree)和随机森林决策树:决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树...
近200篇机器学习&深度学习资料分享(含各种文档,视频,源码等)(1)
原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等。而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多。《BriefHistoryofMachineLearning》...
机器学习和深度学习的 5 个关键区别
继系列上一篇 所以,机器学习和深度学习的区别是什么?浅谈后,今天继续深入探讨两者的更多区别。
百度DMLC分布式深度机器学习开源项目(简称“深盟”)上线了如xgboost(速度快效果好的Boosting模型)、CXXNET(极致的C++深度学习库)、Minerva(高效灵活的并行深度学习引擎)以及Parameter Server(一小时训练600T数据)等产品,在语音识别、OCR识别、人脸识别以及计算效率提升上发布了多个成熟产品。
百度为何开源深度机器学习平台? 有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举。 5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台。此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(...
机器学习&深度学习资料
机器学习(MachineLearning)&深度学习(DeepLearning)资料(Chapter1)机器学习(MachineLearning)&深度学习(DeepLearning)资料(Chapter2)《机器学习&&深度学习》视频课程资源机器学习&深度学...
机器学习&深度学习基础(目录)
从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结。参考:机器学习&深度学习算法及代码实现学习路线第一步:数学主要为微积分、概率统计、矩阵、凸优化...
机器学习&深度学习基础(机器学习基础的算法概述及代码)
参考:机器学习&深度学习算法及代码实现Python3机器学习传统机器学习算法决策树、K邻近算法、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、Logistic回归算法,聚类等。一、机器学习算法及代码实现–决策树决策树学习笔记(DecisionTree)引自:Python3《机器学习实战》学习笔记(二):...
分享《机器学习实战基于Scikit-Learn和TensorFlow》中英文PDF源代码+《深度学习之TensorFlow入门原理与进阶实战》PDF+源代码
下载:https://pan.baidu.com/s/1qKaDd9PSUUGbBQNB3tkDzw《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码下载:https://pan.baidu.com/s/1IAfr-tigqGE_njrfS...
[转载]机器学习&深度学习经典资料汇总,全到让人震惊
自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总转自:中国大数据:http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html[日期:2015-01-27]来源:亚马逊 作者:[字体:大中小]小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍。小编对此人表示...
机器学习之路:tensorflow 深度学习中 分类问题的损失函数 交叉熵
经典的损失函数----交叉熵1交叉熵:分类问题中使用比较广泛的一种损失函数,它刻画两个概率分布之间的距离给定两个概率分布p和q,交叉熵为:H(p,q)=-∑p(x)logq(x)当事件总数是一定的时候,概率函数满足: 任意x p(X=x) ∈[0,1]且Σp(X=x)=1也就是说所有时间发生的概率...
近200篇机器学习&深度学习资料分享【转载】
编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等。而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多。《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost...
机器学习&深度学习资料分享
感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearni...
深度学习vs机器学习 | 这些本质区别你知道多少?
目录:数据相关性硬件依赖性特征工程解决问题方法执行时间可解释性一、数据相关性深度学习与传统机器学习最重要的区别是,随着数据量的增加,其性能也随之提高。当数据很小的时候,深度学习算法并不能很好地执行,这是因为深度学习算法需要大量的数据才能完全理解它。下图便能很好的说明这个事实:从上图我们可以看到,随着...
深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别
http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301【编者按】本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人TomaszMalisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓...
机器学习&深度学习经典资料汇总,data.gov.uk大量公开数据
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人...
基于Anaconda下机器学习和深度学习的Python环境配置
时下机器学习和深度学习十分火热,虽然本人本职工作和这两个方面相距甚远,但是对这个方面十分感兴趣,因此白天八小时维持生活,晚上3小时谋求发展。现在已经有很多*供大家开车,但是对于小白来说,配置好一个环境却是拦路虎,本文主要是翻译国外的帖子,自己按照前人的经验成功配置好,也分享给大家。参考链接:htt...