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"> 【伯克利幹貨書稿】機器學習全麵指南,185頁pdf, Comprehensive Guide to ML - 專知VIP

CS189是加州大學伯克利分校的機器學習課程。在本指南中,我們創建了一個全麵的課程指南,以便與學生和公眾分享我們的知識,並希望吸引其他大學的學生對伯克利的機器學習課程的興趣。本指南由cs189助教Soroush Nasiriany和Garrett Thomas於2017年秋季發起,並得到William Wang和Alex Yang的協助。我們要感謝Anant Sahai、Stella Yu和Jennifer Listgarten教授,因為這本書深受他們講座的啟發。此外,我們感謝Jonathan Shewchuk教授的機器學習筆記,從中我們得到了啟發。該文檔的最新版本可以在http://www.eecs189.org/或http:// snasiriany.me/cs189/找到。如果您希望重新分發此文檔,請向工作人員報告任何錯誤,並與作者聯係。

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“機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓可以自動“學習”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律,並利用規律對未知數據進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統計學理論,機器學習與統計推斷學聯係尤為密切,也被稱為統計學習理論。算法設計方麵,機器學習理論關注可以實現的,行之有效的學習算法。很多推論問題屬於無程序可循難度,所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似算法。” ——中文維基百科

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這本教材是基於我自2018年以來在克萊頓大學(Creighton University)教授的一門量子計算入門課程。從一開始,我就用LaTeX寫了所有的課堂筆記和作業問題,現在每個人都可以使用。

http://www.thomaswong.net/

這本書是為那些對量子計算感興趣,但可能還沒有準備好學習高級書籍或課程的新人準備的。這本書的唯一前提是三角學,也稱為微積分基礎。除此之外,你不需要學習高等數學,也不需要有編程經驗。所以,如果你是一名高級高中生或剛開始上大學的學生,這本教科書就是為你準備的。

也就是說,這本書不僅僅是量子計算的概念概述。我將教授可能缺失的數學和編程技能。既然你有興趣把量子計算作為一種潛在的職業,我想讓你掌握更多高級主題所需的技能。

如果你更高級,特別是如果你已經學過線性代數,那麼你可能會覺得這本書太初級了。要想從數學上更嚴謹地介紹量子信息科學,我建議你參考邁克爾·尼爾森(Michael Nielsen)和艾薩克·莊(Isaac Chuang)的《量子計算和量子信息》(quantum Computation and quantum information),這兩本書被親切地稱為“邁克和艾克”(Mike and Ike),就像有嚼勁的水果糖一樣。它是標準的高級文本,有充分的理由。

我希望這本書能幫助你意識到你可以做到,你可以理解量子計算。我希望它能激勵你們更深入地學習量子計算,我希望你們中的一些人甚至會選擇量子計算作為職業。如果是這樣,我期待著與你們共事,並從你們的發現中學習。

這本教材源於我在克萊頓大學(Creighton University)教授的一門介紹性特別主題課程,我感謝每一個班級的學生分享開發和完善課程內容的過程。我還必須感謝那些在正式和非正式的角色中教我量子計算的人。沒有你,我不可能做到。

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現在的組織收集了大量的數據。要使數據對組織產生價值,就必須通過數據進行分析來提取見解,以更好地進行決策。

http://images.china-pub.com/ebook8065001-8070000/8069565/ch01.pdf

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mindmap of Machine Learning 基本上是總結李宏毅老師的ML課

https://github.com/KaifuZ/ML_mindmap

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機器學習使用各種數學領域的工具。本文試圖對機器學習入門課程所需的數學背景進行總結,這門課在加州大學伯克利分校被稱為CS 189/289A。我們假設讀者已經熟悉多變量微積分和線性代數的基本概念(UCB數學53/54的水平)。這裏介紹的大多數主題都很少涉及; 我們打算給出一個概述,並向感興趣的讀者指出更全麵的處理以獲得進一步的細節。請注意,本文關注的是機器學習的數學背景,而不是機器學習本身。我們將不討論具體的機器學習模型或算法,除非可能通過強調數學概念的相關性。該文件的早期版本不包括校樣。我們已開始在有助於理解的相當短的證明裏加上證明。這些證明不是cs189的必要背景,但可以用來加深讀者的理解。

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這本書以一種結構化的、直觀的、友好的方式學習c++編程語言。這本書教授現代c++編程語言、c++標準庫和現代c++標準的基礎知識。不需要以前的編程經驗。

c++是一種不同於其他語言的語言,它的複雜性令人驚訝,但在許多方麵都非常優美和優雅。它也是一種不能通過猜測來學習的語言,是一種很容易出錯的語言。為了克服這一點,每個部分都充滿了現實世界中逐漸增加複雜性的例子。麵向絕對初學者的現代c++教的不僅僅是用c++ 20編程。它提供了一個可在其上進行構建的堅實的c++基礎。

作者帶您了解c++編程語言、標準庫和c++ 11到c++ 20標準基礎知識。每一章都附有適量的理論和大量的源代碼示例。

您將使用c++ 20個特性和標準,同時還將比較和查看以前的c++版本。您將使用大量相關的源代碼示例來實現此目的。

你將學到什麼

  • 使用c++的基礎:類型、操作符、變量、常量、表達式、引用、函數、類、I/O、智能指針、多態性等等
  • 在Windows上設置Visual Studio環境,在Linux上設置GCC環境,這樣就可以編寫自己的代碼
  • 聲明和定義函數、類和對象,並將代碼組織到名稱空間中
  • 發現麵向對象編程:類和對象,封裝,繼承,多態性,以及更多使用最先進的c++特性
  • 在組織源代碼和控製程序工作流方麵采用最佳實踐
  • 熟悉c++語言的dos和donts等等
  • 掌握基本的lambdas、繼承、多態性、智能指針、模板、模塊、契約、概念等等

這本書是給誰的

  • 希望學習c++編程的初學者或程序員新手。不需要有編程經驗。
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有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫,演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例,您可以在家裏自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容,在這本書中涵蓋。不需要深入的麵向對象編程知識,因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時,編碼示例是深入和複雜的。它們也簡潔、準確、完整,補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助於建立必要的技能,以理解和應用複雜的機器學習算法。

對於那些在機器學習方麵追求職業生涯的人來說,Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識,這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布,並將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能,該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

  • 使用Scikit-Learn中常見的簡單和複雜數據集
  • 將數據操作為向量和矩陣,以進行算法處理
  • 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
  • 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
  • 優化算法並為每個數據集找到最佳算法
  • 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據並保存為這些格式

這本書是給誰的

  • 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域,而這些基礎知識有時在急於提高生產力的過程中被忽略了。一些麵向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易,盡管任何人都可以從這本書獲益。
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機器學習已經成為許多商業應用和研究項目中不可或缺的一部分,但這一領域並不僅限於擁有廣泛研究團隊的大公司。如果您使用Python,即使是初學者,這本書也會教你構建自己的機器學習解決方案的實用方法。今天,有了所有可用的數據,機器學習應用程序隻受限於你的想象力。

您將學習使用Python和scikit-learn庫創建成功的機器學習應用程序所需的步驟。兩位作者安德烈亞斯•穆勒(Andreas Muller)和薩拉•圭多(Sarah Guido)關注的是使用機器學習算法的實踐層麵,而不是背後的數學。熟悉NumPy和matplotlib庫將有助於您從本書獲得更多信息。

通過這本書,你會學到 :

  • 機器學習的基本概念和應用
  • 廣泛應用的機器學習算法的優缺點
  • 如何表示機器學習處理過的數據,包括關注哪些數據方麵
  • 先進的模型評估和參數調整方法
  • 用於鏈接模型和封裝工作流的管道概念
  • 處理文本數據的方法,包括特定於文本的處理技術
  • 提高機器學習和數據科學技能的建議
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機器學習使用來自各種數學領域的工具。本文件試圖提供一個概括性的數學背景,需要在入門類的機器學習,這是在加州大學伯克利分校被稱為CS 189/289A。

https://people.eecs.berkeley.edu/~jrs/189/

我們的假設是讀者已經熟悉多變量微積分和線性代數的基本概念(達到UCB數學53/54的水平)。我們強調,本文檔不是對必備類的替代。這裏介紹的大多數主題涉及的很少;我們打算給出一個概述,並指出感興趣的讀者更全麵的理解進一步的細節。

請注意,本文檔關注的是機器學習的數學背景,而不是機器學習本身。我們將不討論特定的機器學習模型或算法,除非可能順便強調一個數學概念的相關性。

這份文件的早期版本不包括校樣。我們已經開始在一些證據中加入一些比較簡短並且有助於理解的證據。這些證明不是cs189的必要背景,但可以用來加深讀者的理解。

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簡介:機器學習可解釋性的新方法以驚人的速度發布。與所有這些保持最新將是瘋狂的,根本不可能。這就是為什麼您不會在本書中找到最新穎,最有光澤的方法,而是找到機器學習可解釋性的基本概念的原因。這些基礎知識將為您做好使機器學習模型易於理解的準備。

可解釋的是使用可解釋的模型,例如線性模型或決策樹。另一個選擇是與模型無關的解釋工具,該工具可以應用於任何監督的機器學習模型。與模型不可知的章節涵蓋了諸如部分依賴圖和置換特征重要性之類的方法。與模型無關的方法通過更改機器學習的輸入來起作用建模並測量輸出中的變化。

本書將教您如何使(監督的)機器學習模型可解釋。這些章節包含一些數學公式,但是即使沒有數學知識,您也應該能夠理解這些方法背後的思想。本書不適用於嚐試從頭開始學習機器學習的人。如果您不熟悉機器學習,則有大量書籍和其他資源可用於學習基礎知識。我推薦Hastie,Tibshirani和Friedman(2009)撰寫的《統計學習的要素》一書和Andrewra Ng在Coursera³上開設的“機器學習”在線課程,著手進行機器學習。這本書和課程都是免費的!在本書的最後,對可解釋機器學習的未來前景持樂觀態度。

目錄:

  • 前言
  • 第一章 引言
  • 第二章 解釋性
  • 第三章 數據集
  • 第四章 解釋模型
  • 第五章 模型不可知論方法
  • 第六章 基於實例的解釋
  • 第七章 神經網絡解釋
  • 第八章 水晶球
  • 第九章 貢獻
  • 第十章 引用本書

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Interpretable-machine-learning.pdf
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【導讀】UC.Berkeley CS189 《Introduction to Machine Learning》是麵向初學者的機器學習課程在本指南中,我們創建了一個全麵的課程指南,以便與學生和公眾分享我們的知識,並希望吸引其他大學的學生對伯克利的機器學習課程感興趣。

講義目錄:

  • Note 1: Introduction

  • Note 2: Linear Regression

  • Note 3: Features, Hyperparameters, Validation

  • Note 4: MLE and MAP for Regression (Part I)

  • Note 5: Bias-Variance Tradeoff

  • Note 6: Multivariate Gaussians

  • Note 7: MLE and MAP for Regression (Part II)

  • Note 8: Kernels, Kernel Ridge Regression

  • Note 9: Total Least Squares

  • Note 10: Principal Component Analysis (PCA)

  • Note 11: Canonical Correlation Analysis (CCA)

  • Note 12: Nonlinear Least Squares, Optimization

  • Note 13: Gradient Descent Extensions

  • Note 14: Neural Networks

  • Note 15: Training Neural Networks

  • Note 16: Discriminative vs. Generative Classification, LS-SVM

  • Note 17: Logistic Regression

  • Note 18: Gaussian Discriminant Analysis

  • Note 19: Expectation-Maximization (EM) Algorithm, k-means Clustering

  • Note 20: Support Vector Machines (SVM)

  • Note 21: Generalization and Stability

  • Note 22: Duality

  • Note 23: Nearest Neighbor Classification

  • Note 24: Sparsity

  • Note 25: Decision Trees and Random Forests

  • Note 26: Boosting

  • Note 27: Convolutional Neural Networks (CNN)

討論目錄:

  • Discussion 0: Vector Calculus, Linear Algebra (solution)

  • Discussion 1: Optimization, Least Squares, and Convexity (solution)

  • Discussion 2: Ridge Regression and Multivariate Gaussians (solution)

  • Discussion 3: Multivariate Gaussians and Kernels (solution)

  • Discussion 4: Principal Component Analysis (solution)

  • Discussion 5: Least Squares and Kernels (solution)

  • Discussion 6: Optimization and Reviewing Linear Methods (solution)

  • Discussion 7: Backpropagation and Computation Graphs (solution)

  • Discussion 8: QDA and Logistic Regression (solution)

  • Discussion 9: EM (solution)

  • Discussion 10: SVMs and KNN (solution)

  • Discussion 11: Decision Trees (solution)

  • Discussion 12: LASSO, Sparsity, Feature Selection, Auto-ML (solution)

講義下載鏈接:https://pan.baidu.com/s/19Zmws53BUzjSvaDMEiUhqQ密碼:u2xs

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