機(jī)器學(xué)習(xí) 文章進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)

斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開課筆記4——牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型

　　該系列的視頻對(duì)于數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)講的很細(xì)，相信看完該視頻后會(huì)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的各種算法的推導(dǎo)很熟悉?！　∫曨l3的筆記見(jiàn)上一篇博文，本文是第三個(gè)視頻的筆記。　　第4個(gè)視頻的筆記如下，主要的內(nèi)容包括牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型、廣義線性模型舉例之多項(xiàng)式分布?！　? ?　　? ?　　? ?　　? ?　　? ?　　? ?
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　　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是一個(gè)重要的和廣泛的計(jì)算領(lǐng)域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)而沒(méi)有被明確地編程。因此，將機(jī)器學(xué)習(xí)與3D打印相結(jié)合的前景，正如UCLA的研究人員在一個(gè)新項(xiàng)目中可以看出的，這絕對(duì)是一個(gè)令人興奮的領(lǐng)域。使用具有可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)修改的傳感器的3D打印原型檢測(cè)器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來(lái)檢測(cè)微小物品，例如癌癥生物標(biāo)志物、病毒和蛋白質(zhì)。這可以改善嚴(yán)重感染和疾病的治療和診斷方式。　　等離子體感測(cè)已經(jīng)在醫(yī)學(xué)研究中使用多年，以便收集關(guān)于亞微觀級(jí)別的物質(zhì)組成的信息。該方法將光照
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　　最近在看Ng的機(jī)器學(xué)習(xí)公開課，Ng的講法循循善誘，感覺(jué)提高了不少。該系列視頻共20個(gè)，每看完一個(gè)視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導(dǎo)，講解時(shí)候的例子等。按照Ng的說(shuō)法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺(jué)得自己能夠總結(jié)出來(lái)，發(fā)到博客上，也能達(dá)到這個(gè)效果，希望有興趣的同學(xué)要循序漸進(jìn)，理解完一個(gè)算法再開始學(xué)另外一個(gè)算法，每個(gè)算法總結(jié)一遍，雖然看起來(lái)很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實(shí)快者也?！　≡撓盗械囊曨l對(duì)于數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)講的很細(xì)，相信看完該視頻后會(huì)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的各種算法的推導(dǎo)很熟悉?！　∮捎赾sdn
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　　最近在看Ng的機(jī)器學(xué)習(xí)公開課，Ng的講法循循善誘，感覺(jué)提高了不少。該系列視頻共20個(gè)，每看完一個(gè)視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導(dǎo)，講解時(shí)候的例子等。按照Ng的說(shuō)法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺(jué)得自己能夠總結(jié)出來(lái)，發(fā)到博客上，也能達(dá)到這個(gè)效果，希望有興趣的同學(xué)要循序漸進(jìn)，理解完一個(gè)算法再開始學(xué)另外一個(gè)算法，每個(gè)算法總結(jié)一遍，雖然看起來(lái)很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實(shí)快者也。　　由于博客上寫公式實(shí)在是太難弄了，如果一個(gè)公式一個(gè)公式的轉(zhuǎn)成圖片傳上來(lái)，反而是排版很差。所以索性全部弄成圖片傳
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　　總結(jié)2016年一件有紀(jì)念意義的科技事件是阿法狗戰(zhàn)勝圍棋九段選手李世石，標(biāo)志著人工智能算法達(dá)到了新的高度，同時(shí)也說(shuō)明了人工智能未來(lái)發(fā)展的潛力，未來(lái)人工智能將會(huì)給工業(yè)服務(wù)業(yè)農(nóng)業(yè)帶來(lái)很大的影響?！　鹘y(tǒng)的計(jì)算機(jī)主要應(yīng)用：科學(xué)計(jì)算、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)化。都是使用計(jì)算機(jī)的一種能力：數(shù)值計(jì)算能力;人工智能是在計(jì)算機(jī)上模擬人的三種功能：模仿人類的思考，包括推理、決策和規(guī)劃等等，屬于人類的高級(jí)智能或叫邏輯思維能力。第二項(xiàng)是模仿感知，對(duì)環(huán)境的感知包括視覺(jué)、聽覺(jué)，觸覺(jué)等。第三項(xiàng)是模仿動(dòng)作，包括人類的手、腳和其他動(dòng)物或機(jī)
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　　2016年，亞馬遜Echo和谷歌Home的成功，讓我們目睹了語(yǔ)音用戶識(shí)別系統(tǒng)的崛起。Oculus Rift， HTC， PTC、微軟對(duì)AR/VR頭顯設(shè)備的頻繁迭代以及Pokemon Go的大受歡迎，讓我們感受到AR/VR的勢(shì)頭正勁。AlphaGo打敗韓國(guó)圍棋大師李世石，讓全世界為機(jī)器強(qiáng)大潛力側(cè)目。緊接著，在匹茲堡Uber的自動(dòng)駕駛汽車開始接載乘客，將載人自動(dòng)駕駛從愿景向現(xiàn)實(shí)拉近了一步，此外，Uber還收購(gòu)了專注于無(wú)人駕駛貨車的初創(chuàng)企業(yè)Otto。　　與此同時(shí)，2016年關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)，也有一些壞消息留給
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機(jī)器學(xué)習(xí)能力將“渴求”轉(zhuǎn)換為“必備”，比如既讓你溫暖過(guò)冬又節(jié)省電費(fèi)的恒溫器;比如給予睡眠或健身意見(jiàn)的可穿戴設(shè)備;比如在惡果釀成前就察覺(jué)污染、追蹤來(lái)源的環(huán)境監(jiān)視器。
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　　《機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)》是一本不錯(cuò)的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)入門的書籍。第一章介紹了用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python相關(guān)工具，接下來(lái)分別用實(shí)戰(zhàn)型例子講解聚類、分類、回歸、模式識(shí)別、降維等機(jī)器學(xué)習(xí)的主要的幾種方法。　　機(jī)器學(xué)習(xí)就是教機(jī)器自己來(lái)完成任務(wù)，機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是通過(guò)若干示例讓機(jī)器學(xué)會(huì)完成任務(wù)。　　像其他工程一樣，設(shè)計(jì)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)工作一般花在一些極其平凡的任務(wù)上：　　(1)讀取和清洗數(shù)據(jù); 　　(2)探索和理解輸入數(shù)據(jù); 　　(3)分析如何最好地將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)算法; 　　(4)選擇正確的學(xué)習(xí)算法
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