AI 算法笔记

上一篇文章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林四种算法，本文会继续介绍四种算法--SVM、朴素贝叶斯、KNN 以及 kmean 算法，其中最后一种是无监督学习的聚类算法，前面三种也是非常常见的算法，特别是 SVM，在 2012 年 AlexNet 网络的成功之前，一直都是…

前面六篇文章从一个项目的终极目标、寻找和获取数据，到数据预处理，做特征工程，接下来就需要开始选择合适的算法模型，进行训练评估和测试了。 因为篇幅问题，主要简单介绍每个算法的基本原理，优缺点等，以及为了保证每篇文章不会太长，可能会分成两篇或者三篇来介绍。 1. 线性回归 这种函数…

这也是特征工程系列最后一篇文章，介绍特征提取、特征选择、特征构建三个工作，通常特征工程被认为分为这三方面的内容，只是我将前面的数据&特征预处理部分都加入到这个系列。 实际上，特征工程其实是非常需要通过实践才能更好掌握这个技能的，单纯看理论，理解不够深入，实际应用到项目或者比赛中…

本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。 特征缩放主要分为两种方法，归一化和正则化。 归一化(Normalization)，也称为标…

由于篇幅问题，所以这篇文章先介绍如何处理缺失值和图片数据扩充的问题，下一篇文章会介绍处理异常值和类别不平衡的问题。 何为特征工程呢？顾名思义，就是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。 本质上讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程；实际工作中，…

上一篇机器学习入门系列（1）--机器学习概览简单介绍了机器学习的一些基本概念，包括定义、优缺点、机器学习任务的划分等等。 接下来计划通过几篇文章来介绍下，一个完整的机器学习项目的实现步骤会分为几步，最后会结合《hands-on-ml-with-sklearn-and-tf》的例…

在第二步中，我们定义并训练了判别器D(x)和生成器G(z)，那接下来就是如何利用DCGAN网络模型来完成图片的修复工作了。 在这部分，作者会参考论文"Semantic Image Inpainting with Perceptual and Contextual Losses"…

上一篇文章--[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）中，我们先介绍了对于图像修复的背景，需要利用什么信息来对缺失的区域进行修复，以及将图像当做概率分布采样的样本来看待，通过这个思路来开始进行图像的修复。 这篇文章将继续介绍原文的第二部分，利…

在之前的两篇 GAN 系列文章--[GAN学习系列1]初识GAN以及[GAN学习系列2] GAN的起源中简单介绍了 GAN 的基本思想和原理，这次就介绍利用 GAN 来做一个图片修复的应用，主要采用的也是 GAN 在网络结构上的升级版--DCGAN，最初始的 GAN 采用的还是…

这个仓库的目标是提供一份简单且容易上手的 TensorFlow 教程，每个教程都包含源代码，并且大部分都包含有一份文档。 TensorFlow 是一个用于多任务数据流编程的开源软件库。它是一个符号数学库，同时也能应用在如神经网络方面的机器学习应用。它在谷歌可以同时应用在研究和工…

接下来会介绍一些 AI 和深度学习方面的博客。 上述这句话是是认知解决方案和 IBM 研究部高级副总裁 John E. Kelly 在 2016 年由人工智能爱好者中最知名的人之一 Yann Lecun 组织的会议上强调的事实。 毫无疑问，AI 正在驱动着下一次的技术革命。所有…

在这个教程中，我会介绍如何保存和载入模型，更进一步，如何加载多个模型。 在介绍加载多个模型之前，我们先介绍下如何加载单个模型，官方文档：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/meta_graph。 首先，我们需要创建一个模型，…

如果你玩过波斯王子，那你应该知道你需要保护自己不被”影子“所杀掉，但这也是一个矛盾：如果你杀死“影子”，那游戏就结束了；但你不做任何事情，那么游戏也会输掉。 尽管生成对抗网络（GAN）有不少优点，但它也面临着相似的区分问题。大部分支持 GAN 的深度学习专业也是非常谨慎的支持它…

这是 GAN 学习系列的第二篇文章，这篇文章将开始介绍 GAN 的起源之作，鼻祖，也就是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表在 ICLR 的论文--Generative Adversarial Networks”，当然由于数学功底有限，所以会简单介绍用到的数学公…

要说最近几年在深度学习领域最火的莫过于生成对抗网络，即 Generative Adversarial Networks(GANs)了。它是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表的，也是这四年来出现的各种 GAN 的变种的开山鼻祖了，下图表示这四年来有关 GAN 的…

机器学习的主要挑战是什么？如何测试评估训练好的算法模型呢？

长文带你初步认识机器学习，看看它能解决什么问题。