斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 第六部分 学习理论

考虑某个未知的分布 p(x)，假定用一个 近似的分布 q(x) 对它进行建模。如果我们使用 q(x) 来建立一个编码体系，用来把 x 的值传给接收者，那么由于我们使用了q(x)而不是真实分布p(x)，平均编码长度比用真实分布p(x)进行编码增加的信息量(单位是 nat )为： …

传统人工标注数据的过程往往是繁琐和低效率的。本文提供了很好的思路和方案实践，以及如何构建中文文本标注工具（附工具、代码、论文等资源），构建了如何基于主动学习算法减少人工标注，提升标注效率，模型训练准确率、召回率等探究和实践。

由于图结构非常复杂且信息量很大，因此对于图的机器学习是一项艰巨的任务。本文介绍了如何使用图卷积网络（GCN）对图进行深度学习，GCN 是一种可直接作用于图并利用其结构信息的强大神经网络。 本文将介绍 GCN，并使用代码示例说明信息是如何通过 GCN 的隐藏层传播的。读者将看

相信大家这几天或多或少的都开始关注到股市了，虽然我还不是很懂里面的一些套路，但是从最近各个公众号的推送里面，我也看到最近的股市确实是形势大好。对很多人来说，股票就和房价一样，他的升与降牵动着众多人的心。这几天很多qq群、微信群都开始讨论起股票了，各位坊间大神也纷纷开始预测各种股…

选自Uber，作者：Rosanne Liu等，机器之心编译。 Uber 利用卷积神经网络解决许多方面的问题，其中就包括坐标变换。从自动驾驶汽车的设计到路标的自动检测、再到地图的绘制，Uber 都需要使用卷积网络完成坐标变换。 在深度学习领域，没有一种构想的影响力可与卷积匹敌。几…

本文共4700字，建议阅读10+分钟。 本文为你解答关于入门深度学习的问题，并列出了大量的资源让你起步学习。 概述 从Facebook的研究到DeepMind的传奇算法，深度学习已经登上了数据科学界的顶峰。它带来了惊人的创新，不可思议的突破，而且在这一领域我们才刚起步！ 不过如…

选自Toward Data Science，作者：Rohith Gandhi，机器之心编译。 语言把人类联系在一起。语言是一种工具，它既可以让我们把想法和感受传达给另一个人，也能让我们理解别人的想法和感受。我们大多数人从 1 岁半到 2 岁开始说话。人脑是如何在如此年幼的时候掌…