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摘要：數(shù)據(jù)集在機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別等領(lǐng)域中，一般需要將樣本分成獨(dú)立的三部分訓(xùn)練集，驗(yàn)證集和測(cè)試集。機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)有了機(jī)器學(xué)習(xí)，我們還需要人為經(jīng)驗(yàn)的干預(yù)嗎
1 數(shù)據(jù)集
在機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別等領(lǐng)域中，一般需要將樣本分成獨(dú)立的三部分訓(xùn)練集（train set），驗(yàn)證集（validation set ) 和測(cè)試集（test set）。其中訓(xùn)練集用來估計(jì)模型，驗(yàn)證集用來調(diào)超參數(shù)，測(cè)試集用來測(cè)試模型準(zhǔn)確度。
1.1 訓(xùn)練集訓(xùn)練集用來估計(jì)模型；
訓(xùn)練集占總樣本的50%
1.2 開發(fā)集(驗(yàn)證集)驗(yàn)證集用來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者控制模型復(fù)雜程度的參數(shù)
驗(yàn)證集占總樣本的25%
1.3 測(cè)試集測(cè)試集則檢驗(yàn)最終選擇最優(yōu)的模型的性能如何
測(cè)試集占總樣本的25%
1.4 簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)流程 2 常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹分類算法：有監(jiān)督, 舉例：貓狗分類
回歸算法：有監(jiān)督, 舉例：房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)
聚類算法：無監(jiān)督, 舉例：新聞分類
降維算法： 數(shù)據(jù)處理
模型選擇算法： 算法的選擇和參數(shù)調(diào)試所用到的技術(shù)
預(yù)處理算法： 特征提取和歸一化
3 有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)和無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí) 3.1 有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)我們要教會(huì)計(jì)算機(jī)做某些事情
定義：我們給算法一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中包含了正確答案，算法的目的就是給出更多的正確答案
有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)例子：分類
3.2 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)自己去做某些事情
定義: 我們給算法一個(gè)數(shù)據(jù)集，但是不給他正確答案，而讓計(jì)算機(jī)自己去學(xué)習(xí)
無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)例子：聚類(預(yù)測(cè)鳶尾花卉)
Iris（鳶尾花）數(shù)據(jù)集是多重變量分析的數(shù)據(jù)集。每行數(shù)據(jù)包含4個(gè)屬性：Sepal Length（花萼長(zhǎng)度）、Sepal Width（花萼寬度）、Petal Length（花瓣長(zhǎng)度）和Petal Width（花瓣寬度）。可通過這4個(gè)屬性預(yù)測(cè)鳶尾花卉屬于種類（Setosa，Versicolour，Virginica）中的哪一類。具體分為幾類， 分析前是不知道的。
4 機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)有了機(jī)器學(xué)習(xí)，我們還需要人為經(jīng)驗(yàn)的干預(yù)嗎？
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摘要：機(jī)器學(xué)習(xí)就是用算法解析數(shù)據(jù)，不斷學(xué)習(xí)，對(duì)世界中發(fā)生的事做出判斷和預(yù)測(cè)的一項(xiàng)技術(shù)。顯然，深度學(xué)習(xí)是與機(jī)器學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是強(qiáng)相關(guān)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是其主要的算法和手段或者我們可以將深度學(xué)習(xí)稱之為改良版的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 什么是 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)？ 大家好，我是楊鋒，作為一個(gè)大數(shù)據(jù)從業(yè)人員，相信大家整天都在被 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等一些概念轟炸。有時(shí)候甚至有點(diǎn)誠(chéng)惶誠(chéng)恐，一方面作為一個(gè)業(yè)...
摘要：下文主要講述前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)值稱之為損失，我們的目標(biāo)就是使對(duì)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的損失和盡可能的小。對(duì)于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這個(gè)有向圖是沒有回路的。反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一類重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)中的也屬于一種反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)中，如果預(yù)測(cè)的變量是離散的，我們稱其為分類（如決策樹，支持向量機(jī)等）； 如果預(yù)測(cè)的變量是連續(xù)的，我們稱其為回歸。 反向傳播算法(back propagation alg...
摘要：深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記整理系列作者聲明該的學(xué)習(xí)系列是整理自網(wǎng)上很大牛和機(jī)器學(xué)習(xí)專家所無私奉獻(xiàn)的資料的。但是自年以來，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，取得了突破性的進(jìn)展。 Deep Learning（深度學(xué)習(xí)）學(xué)習(xí)筆記整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者：Zouxy version 1.0? 2013-04-08聲明：1）該Deep Lea...
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