原贴地址：http://fuliang.iteye.com/blog/1482002 其它参考资料：http://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent 1.基于梯度下降的学习     &#...

所以原谅我，不能把所有的都发上来，太杂了，反而不好。    这个组件很小，主要是对时间日期，特别是处理时间间隔以及时间范围非常方便。虽然.NET自带了时间日期的部分功能，但可能还不强大。这个组件就是增强版本。详细功能可以看项目主页的介绍。在CodeProject: &n...

级别主题类型100机器学习简介文章101使用Python和scikit-learn构建并测试您的第一个机器学习模型教程201使用Python和scikit-learn学习回归算法教程202使用Python和scikit-learn学习分类算法教程203使用Python和scikit-learn学习聚类算法教程此学习路径...

转载：https://blog.csdn.net/xiaochendefendoushi/article/details/81905111在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。举个...

 SciSharpSTACK: https://scisharp.github.io/SciSharp/基于.NET的开源生态系统，用于数据科学、机器学习和AI。SciSharp将所有主要的ML/AI框架从Python引入.NET.为.NET开发者.NET开发者使用他们所了解和喜爱的工具可以最高效的...

　　给定数据集train.csv，要求使用卷积神经网络CNN，根据每个样本的面部图片判断出其表情。在本项目中，表情共分7类，分别为：（0）生气，（1）厌恶，（2）恐惧，（3）高兴，（4）难过，（5）惊讶和（6）中立（即面无表情，无法归为前六类）。所以，本项目实质上是一个7分类问题。数据集介绍：　　（1）、CSV文件，大...

   在前段时间做本科毕业设计的时候，遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多，而有些类别的样本数量极少，也就是所谓的类不平衡（class-imbalance）问题。   本篇简述了以下内容：  ...

 阅读目录安装wxpywxpy登陆wxpy好友与聊天群wxpy消息处理wxpy图灵机器人wechat_sender   安装wxpy非常简单，如果你拥有pip，请直接按照Github中的方法安装：从PYPI官方源下载安装(在国内可能比较慢或不稳定):pipinstall-Uwxp...

注：数据是机器学习模型的原材料，当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑。在机器学习领域，有大量的公开数据集可以使用，从几百个样本到几十万个样本的数据集都有。有些数据集被用来教学，有些被当做机器学习模型性能测试的标准（例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛）。这些高质量的公开数据集为我们学习和研究机器学习算法...

新来了项目，需要能监听指定微信群的消息并进行转发。基于PHP7的web微信机器人Vbot可以满足需求。Vbot本质上就是实现了登录网页版微信来进行自动回复、群管理等等操作。github地址：https://github.com/hanson/vbot，官网地址：http://create.hanc.cc/vbot/。&...

   选择什么样的深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题，而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。随着近几年AI的火热，越来越多的出现有关各个机器学习框架的对比文章，且随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言，支持 Python的深度学习...

在理解大数据方面，聚类是一种很常用的基本方法。近日，数据科学家兼程序员PeterGleeson在freeCodeCamp发布了一篇深度讲解文章，对一些聚类算法进行了基础介绍，并通过简单而详细的例证对其工作过程进行了解释说明。看看下面这张图，有各种各样的虫子和蜗牛，你试试将它们分成不同的组别？不是很难吧，先从找出其中的蜘...

朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型，它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设，所有特征需要相互独立，即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足，甚至是不成立的。但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精...

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。以后有时间再对单个算法做深入地解析。今天的算法如下：决策树随机森林算法逻辑回归SVM朴素贝叶斯K最近邻算法...

本文结构：基本流程有放回抽样的好处Bagging特点sklearn中Bagging使用Bagging和Boosting的区别bagging：bootstrapaggregating的缩写。是一种并行式集成学习方法，可用于二分类，多分类，回归等任务。基本流程：对一个包含m个样本的数据集，有放回地进行m次随机采样，这样得到...