机器学习

当前，随着AI潮的风起云涌，尤其是今年，也被称之为“人工智能元年”，伴随着各类企业的“智慧”项目，使得机器学习，尤其是深度学习（Deep Learning，简称DL）在算法领域可谓是大红大紫。要学习深度学习，那么首先要熟悉神经网络（Neural Networks，简称NN）的一…

选自Paperspace，作者：Ayoosh Kathuria，机器之心编译。 从很大程度上来说，深度学习实际上是在解决大量烦人的优化问题。神经网络仅仅是一个非常复杂的函数，包含数百万个参数，这些参数代表的是一个问题的数学解答。以图像分类为例，AlexNet 就是一个数学函数，…

我们在 2 维上说话。有两个 \mathcal{R}^2\rightarrow \mathcal{R} 的函数 f(x, y) 和 g(x, y) 。所谓 f 和 g 的卷积就是一个新的 \mathcal{R}^2\rightarrow \mathcal{R} 的函数 c(x, y) 。通过下式得到：

计算机视觉是利用摄像机和电脑代替人眼，使得计算机拥有类似于人类的对目标进行检测、识别、理解、跟踪、判别决策的功能。以美团业务为例，在商家上单、团单展示、消费评价等多个环节都会涉及计算机视觉的应用，包括文字识别、图片分类、目标检测和图像质量评价等方向。本文将通过以OCR（光学字符…

支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合复杂的分类，而中小型的数据集分类中很少用到。 本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎…

本文介绍了神经网络的入门知识，从逻辑运算的角度去理解神经元，知道了其实复杂的函数都可以通过简单的逻辑与和或完成，接着介绍了基础的反向传播（BP）算法。

July 的SVM资料整理, 适合新手看看.

掌握机器学习算法根本不难。大多数初学者从回归开始学习，虽然学习和使用它很简单，但是这能解决我们的目的吗？当然不能！因为你可以做的不仅仅是回归问题！ 我们可以将机器学习算法看作是装满斧头、剑、刀片、弓、匕首等的军械库。你有各种工具，但你应该学会在正确的时间综合使用它们。 作为一个…