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机器学习——深度学习(Deep Learning)

机器学习——深度学习(Deep Learning)

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得。 Key Words:有监督学习与无监督学习,分类、回归,密度估计、聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y)。 有监督学习:最常见的是regression & classification。 regression:Y是实数vector。回归问题,...

群体遗传学

群体遗传学,高度抽象生物体的特征和遗传突变,模拟群体的生物演化过程 创建一个群体,其中有很多个个体,对于每一个个体,遵循生物遗传变异的规律,按照一定概率使它遗传or突变,反复重复很多代后观察这个群体的进化。 这样的模拟不能模拟出:生命的新陈代谢,能量流动,物质循环,不能模拟出生物的复杂性状,不能模拟出生物的思维。 可以模拟出:生物进化的大体规律,包括优胜劣汰,进化速度。

推荐系统的那点事

几乎所有宣扬【推荐系统】的人,都要拿【啤酒和尿布】,【亚马逊推荐占营收20%】之类的经典例子来说力证推荐系统的牛逼之处。到处宣扬【推荐系统】插上【机器学习】等算法的翅膀,就能让电子商务变得精准无比,能智能的猜出用户想买的东西。 殊不知,其实这两个例子和所谓的【算法】其实关系不大。   1. 啤酒和尿布 首先是【啤酒和尿布】,超市的人员发现买啤酒的男人容易顺手买尿布。这其实是一种数据分析,是根据数据统计加上人工分析得出,是一种以经验来改善销售 的行为。和【机器学习】【数据挖掘】等算法的关系不大。 刚接触【...

数据挖掘算法-Apriori Algorithm关联规则

Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis),因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。 关于这个算法有一个非常有名的故事:”尿布和啤酒”。故事是这样的:美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布,而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布在一起被购买的机会很多。这个...

机器学习算法汇总:人工神经网络、深度学习及其它

机器学习算法汇总:人工神经网络、深度学习及其它

学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学 习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习: 在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾...

机器学习算法思想简单梳理

机器学习算法思想简单梳理

前言:    找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习 /数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发 展,相信这方面的人才需求也会越来越大。    纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里...