- 本篇笔记针对ML公开课的第七个视频，主要内容包括最优间隔分类器(Optimal Margin Classifier)、原始/对偶问题(Primal/Dual Problem)、svm的对偶问题，都是svm(support vector machine，支持向量机)的内容。
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机器学习 神经网络
- 本篇笔记针对斯坦福ML公开课的第6个视频，主要内容包括朴素贝叶斯的多项式事件模型(MultivariateBernoulli Event Model)、神经网络(Neural Network)、支持向量机(Support Vector Machine)的函数间隔(functionalmargin)与几何间隔(geometricmargin)。
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机器学习
- 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 &
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机器学习 深度学习
- 在新型工作场所分析中，更多的公司可以更加容易地确定是哪20%的员工为产品、流程或用户体验贡献了80%的价值，业务流程、平台和客户体验的持续数字化，但是这熟悉的80/20规则正在逐渐改变。
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人工智能 机器学习
- 阿里巴巴正在重新组建一个独立研发部门，以布局包括机器学习在内需要中长期投入的技术。
在这项被称作“NASA”的颇为宏大的计划中，阿里巴巴将包括机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别在内的领域都圈入了该部门中。一位阿里云内部人士告诉21世纪经济报道记者，阿里云将在“NASA”计划中扮演技术“出口”角色。此外其向记者确认，阿里巴巴并不会简单地抽调各业务线技术部门来支撑“NASA”计划，阿里方面已经计划
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机器学习 人工智能
- 在人工智能、机器学习兴起的今天，All Programmable技术和器件厂商Xilinx也带来了爆品，发布了全新的reVISION堆栈，剑指视觉导向的机器学习应用。该解决方案无需额外花费，搭载Xilinx的Zynq和处理器平台即可加速设计。可以看到，通过“芯片+软件堆栈”的策略，Xilinx把竞争矛头直指图形芯片厂商——英伟达的Tegra GPU和ADAS厂商Mobileye等。
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Xilinx reVISION 视觉导向 机器学习
- 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记，主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm)、高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、朴素贝叶斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。
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机器学习 算法
- 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记，主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm)、高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、朴素贝叶斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。
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斯坦福 机器学习
- 机器学习技术是一个重要的和广泛的计算领域，其中算法基于其处理的数据进行预测而没有被明确地编程。因此，将机器学习与3D打印相结合的前景，正如UCLA的研究人员在一个新项目中可以看出的，这绝对是一个令人兴奋的领域。使用具有可以通过机器学习技术修改的传感器的3D打印原型检测器，研究人员已经展示了一种新的、更有效的方式来检测微小物品，例如癌症生物标志物、病毒和蛋白质。这可以改善严重感染和疾病的治疗和诊断方式。
等离子体感测已经在医学研究中使用多年，以便收集关于亚微观级别的物质组成的信息。该方法将光照射到
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3D打印 机器学习
- 该系列的视频对于数学公式的推导讲的很细，相信看完该视频后会对机器学习的各种算法的推导很熟悉。 视频3的笔记见上一篇博文，本文是第三个视频的笔记。 第4个视频的笔记如下，主要的内容包括牛顿方法、指数分布族、广义线性模型、广义线性模型举例之多项式分布。
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机器学习 牛顿方法
- 机器学习技术是一个重要的和广泛的计算领域，其中算法基于其处理的数据进行预测而没有被明确地编程。因此，将机器学习与3D打印相结合的前景，正如UCLA的研究人员在一个新项目中可以看出的，这绝对是一个令人兴奋的领域。使用具有可以通过机器学习技术修改的传感器的3D打印原型检测器，研究人员已经展示了一种新的、更有效的方式来检测微小物品，例如癌症生物标志物、病毒和蛋白质。这可以改善严重感染和疾病的治疗和诊断方式。
等离子体感测已经在医学研究中使用多年，以便收集关于亚微观级别的物质组成的信息。该方法将光照
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3D打印 机器学习
- 最近在看Ng的机器学习公开课，Ng的讲法循循善诱，感觉提高了不少。该系列视频共20个，每看完一个视频，我都要记录一些笔记，包括公式的推导，讲解时候的例子等。按照Ng的说法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我觉得自己能够总结出来，发到博客上，也能达到这个效果，希望有兴趣的同学要循序渐进，理解完一个算法再开始学另外一个算法，每个算法总结一遍，虽然看起来很慢，但却真正的理解了，所谓虽慢实快者也。 该系列的视频对于数学公式的推导讲的很细，相信看完该视频后会对机器学习的各种算法的推导很熟悉。 由于csdn
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感知器算法 机器学习
- 最近在看Ng的机器学习公开课，Ng的讲法循循善诱，感觉提高了不少。该系列视频共20个，每看完一个视频，我都要记录一些笔记，包括公式的推导，讲解时候的例子等。按照Ng的说法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我觉得自己能够总结出来，发到博客上，也能达到这个效果，希望有兴趣的同学要循序渐进，理解完一个算法再开始学另外一个算法，每个算法总结一遍，虽然看起来很慢，但却真正的理解了，所谓虽慢实快者也。 由于博客上写公式实在是太难弄了，如果一个公式一个公式的转成图片传上来，反而是排版很差。所以索性全部弄成图片传
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斯坦福 机器学习
- 总结2016年一件有纪念意义的科技事件是阿法狗战胜围棋九段选手李世石，标志着人工智能算法达到了新的高度，同时也说明了人工智能未来发展的潜力，未来人工智能将会给工业服务业农业带来很大的影响。 传统的计算机主要应用：科学计算、传统的数据处理和自动化。都是使用计算机的一种能力：数值计算能力;人工智能是在计算机上模拟人的三种功能：模仿人类的思考，包括推理、决策和规划等等，属于人类的高级智能或叫逻辑思维能力。第二项是模仿感知，对环境的感知包括视觉、听觉，触觉等。第三项是模仿动作，包括人类的手、脚和其他动物或机
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人工智能 机器学习
- 2016年，亚马逊Echo和谷歌Home的成功，让我们目睹了语音用户识别系统的崛起。Oculus Rift， HTC， PTC、微软对AR/VR头显设备的频繁迭代以及Pokemon Go的大受欢迎，让我们感受到AR/VR的势头正劲。AlphaGo打败韩国围棋大师李世石，让全世界为机器强大潜力侧目。紧接着，在匹兹堡Uber的自动驾驶汽车开始接载乘客，将载人自动驾驶从愿景向现实拉近了一步，此外，Uber还收购了专注于无人驾驶货车的初创企业Otto。
与此同时，2016年关于物联网，也有一些坏消息留给
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物联网 机器学习
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