python机器学习

数据集汇总 一、免费大数据存储库的网站 1、深度学习数据集收集网站 http://deeplearning.net/datasets/** 收集大量的各深度学习相关的数据集，但并不是所有开源的数据集都能在上面找到相关信息。 2、Tiny Images Dataset http://horatio.cs.nyu.edu/mit/tiny/data/index.html 包含8000万的32x32图像，CIFAR-10和CIFAR-100便是从中挑选的。 3、CoPhIR http://cophir.isti.cnr.it/whatis.html 雅虎发布的超大Flickr数据集，包含1亿多张图片。 4、MirFlickr1M http://press.liacs.nl/mirflickr/ Flickr数据集中挑选出的100万图像集。 5、SBU captioned photo dataset http://dsl1.cewit.stonybrook.edu/~vicente/sbucaptions/ Flickr的一个子集，包含100万的图像集。 6、NUS-WIDE http://lms.comp.nus.edu.sg/research/NUS-WIDE.htm Flickr中的27万的图像集。 7、Large-Scale Image Annotation using

声明： 1）该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。 3）博主才疏学浅，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步，谢谢。 4）此属于第一版本，若有错误，还需继续修正与增删。还望大家多多指点。大家都共享一点点，一起为祖国科研的推进添砖加瓦。 文章目录 声明： 〇、写在前面 一、粉丝小福利 二、令人头疼的数学 三、人生苦短，我用python 四、三两个三方库 五、深。。。深度。。。深度学习理论 六、一大波DL论文来袭 七、有哪些知名会议呢 八、你知道知识图谱吧？！？ 九、DL框架哪家强 9.1、TensorFlow 9.2、PyTorch 十、欢迎来到神经网络游乐场 十一、毛遂自荐可还行 十二、总结一下下 参考文章 〇、写在前面 最近没有怎么发博客，趁这个机会总结一下，2019年已经是深度学习大火甚至热度下降的一年了，我们的小伙伴应该抓紧机会赶上最后一波热潮！！！ 依照我目前的学习经验和采坑总结，学习深度学习的最佳学习方法莫过于 【视频+博客+书籍】+ 总结 ，【视频+博客+书籍】这三个，我将把自己【目前学过的】以及【大佬推荐的】都在这篇博客文章中全部展现出来，力求全面实用，至于【总结】部分则是在于个人的发挥，

机器学习(4)之Logistic回归 1. 算法推导　 与之前学过的梯度下降等不同，Logistic回归是一类分类问题，而前者是回归问题。回归问题中，尝试预测的变量y是连续的变量，而在分类问题中，y是一组离散的，比如y只能取{0,1}。 　　假设一组样本为这样如图所示，如果需要用线性回归来拟合这些样本，匹配效果会很不好。对于这种y值只有{0,1}这种情况的，可以使用分类方法进行。 假设 ，且使得 其中定义Logistic函数(又名sigmoid函数)： 下图是Logistic函数g(z)的分布曲线，当z大时候g(z)趋向1，当z小的时候g(z)趋向0，z=0时候g(z)=0.5,因此将g(z)控制在{0,1}之间。其他的g(z)函数只要是在{0,1}之间就同样可以，但是后续的章节会讲到，现在所使用的sigmoid函数是最常用的 假设给定x以为参数的y=1和y=0的概率： 可以简写成： 假设m个训练样本都是独立的，那么θ的似然函数可以写成： 对L(θ)求解对数最大似然值： 为了使似然性最大化，类似于线性回归使用梯度下降的方法，求对数似然性对 的偏导，即： 　 注意：之前的梯度下降算法的公式为 。这是是梯度上升，Θ:=Θ的含义就是前后两次迭代(或者说前后两个样本)的变化值为l(Θ)的导数。 则 即类似上节课的随机梯度上升算法，形式上和线性回归是相同的，只是符号相反，

前言： 　　机器学习作为人工智能中的伟大分支，让我们先来聊聊人工智能把。现在人工智能已经非常普遍了，从之前的阿尔法狗到现在中国人工智能机器人解答北京高考数学卷 考了105分。以及2017.6.6的苹果WWDC大会上宣布开发机器学习API，苹果想通过借此之举，让更过苹果开发者用户开发出更过用户体验好的应用，人工智能的例子真是数不胜数，已经渗透到我们生活的各方各面，比较常见的比如金融以及医疗，而且之前看了一篇文章这样评价金融业：随着人工智能的发展与普遍，以后金融业对求职者的要求需要掌握人工智能相关知识来通过测试。好言归正传，我们来聊聊机器学习吧！ 1. 什么是机器学习？ 　　机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题. 简单来说就是机器通过分析大量数据来进行学习。 比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。 2. 机器学习主要涉及知识以及应用范围 　　机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律

01 初学者 1. Welcome to Python.org https://www.python.org/ 官方Python站点提供了一个开始使用Python生态系统和学习Python的好方法，包括官方文档。 2. Learning Python The Hard Way https://learnpythonthehardway.org/book/ 一本在线书籍，有付费版与免费版的 3. Basic Data Types in Python – Real Python https://realpython.com/python-data-types/ 介绍了Python 中的基本数据类型 4. How to Run Your Python Scripts – Real Python https://realpython.com/run-python-scripts/ 教你如何运行Python脚本 5. Python Tutorial: Learn Python For Free | Codecademy https://www.codecademy.com/learn/learn-python Codecademy提供免费的互动课程，帮助您练习Python的基础知识，同时为您提供即时，类似游戏的反馈。对于那些喜欢练习专业知识的人来说，学习Python的好方法。 6.

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引言 　　可能你对这个名字叫“机器学习”的家伙不是特别的了解，但是相信用过iPhone的同学都知道iPhone的语音助手Siri，它能帮你打电话，查看天气等等；相信大家尤其是美女童鞋都用过美颜相机，它能自动化的给我们拍出更漂亮的照片；逛京东淘宝的时候，细心的童鞋应该也会发现它们会有一个栏目“猜你喜欢”；最近异军突起的新闻客户端软件今日头条，它们就是会根据分析你的日常喜好给每个人推荐不同的新闻……没错，这些功能背后的核心就是今天要介绍的主题：机器学习。 什么是机器学习 　　对于这个问题的解释，说实话我很有压力，因为在分享篇文章之前就有朋友告诉我，这个百度上一搜一大片，还需要你讲吗？但是，我觉得并非如此。正如同一千个读者眼里有一千个林黛玉一样，我解释的当然是我个人自从读研到工作这么多年对机器学习的学习到应用过程的独特见解。 　　首先我们看下图了解一下机器学习在AI（Artificial Intelligence 人工智能）领域的地位。在图中，我们可以看到，机器学习是人工智能的一个子领域。而现在火的不要不要的 深度学习 其实是机器学习的一个子分支。 机器学习在人工智能中的地位 那么到底什么才是真正的机器学习呢？在这里我将对比我和学术界大神的解释： 大神的解释 　　机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说

笔者公众号：技术杂学铺 笔者网站：mwhitelab.com 最近笔者身边越来越多，无论是不是计算机专业的人，都开始接触人工智能了。 笔者有一年多的AI自学经验， 学过几门课程、看过几本书 、参加过一些 比赛 和 项目 ，在这里做一个AI入门大全，希望可以解决萌新不知从何入门的难题。 1. 学什么？机器学习还是深度学习 笔者曾在 何为AI 中，介绍了人工智能，机器学习和深度学习的区别。 人工智能、机器学习、深度学习的逻辑关系图 总的来说， 机器学习是人工智能的一种实现方法，深度学习是机器学习的一个分支。 不过当我们平时谈及机器学习和深度学习的时候，我们常常用机器学习指传统的统计学习方法，而深度学习指使用神经网络的方法。 1.1 机器学习 机器学习是用统计学的方法，来实现数据预测、分类等问题。 常见的使用场景有： 商品推荐，个人信用评估，量化金融，医疗、交通领域大数据等等 。 常用的算法有：线性回归，SVM，朴素贝叶斯，决策树，模型集成等等。 经典机器学习算法表 机器学习很数学 ，很统计学。当你学习朴素贝叶斯、SVM这样的机器学习经典算法的时候就会理解数学的重要性。 除此之外，机器学习还 需要有对数据有很强的敏感度 。尤其是当你参加和机器学习有关的比赛和项目的时候，在做清洗数据、特征工程的时候，对数据的分析尤为重要。 有一句流传很广的话： 数据和特征决定了机器学习的上限

AI机器学习相对来说是一个门槛比较高的领域，有大量数学公式，理论推导，也需要大量看英文论文。去年我花了2个月时间学习了基础知识。比如各种概念:熵，损失函数，优化算法，广义线性函。各种模型：K最近邻算法，决策树，随机森林算法，朴素贝叶斯，线性回归，逻辑回归， SVM, WordVec, 神经网络。 然后后面就是focus在卷积神经网络模型这一块，因为这个应用最广泛，比如图像风格化，抠图去背，语义识别(LSTM)。这里面又涉及大量概念：卷积，池化，全连接，激励函数，反向传播，NIN, 残差网络, 归一化(BN, LRN, RN) 然后就是实践，涉及TensorFlow, Caffe, Torch等平台编程training模型算法。最核心的是看别人的论文，自己摸索修改参数，training, 修正不断training。然后因为各方面的原因，我暂停了AI方向的研究转向了区块链方向。 由于这部分的学习有段时间了，原来的学习笔记整理需要耗费比较长的时间，而目前又将重心放在区块链方面，因而只是在我的博客里转发了我自己学习过程中精选的很好的文章，希望能够节约初学者一点找资料的时间。 总结：先学习基本概念，模型，然后选择一些模型自己推导，然后学习python，使用TensorFlow实践，然后根据经典应用比如图像风格化，查找论文及参考其他人的实现，自己实践操作. 来源： CSDN 作者：

抽时间做项目是最好的一种投资方式，在项目中你会享受学习、保持积极性并能获得更快的进展。没有任何理论可以代替实践，虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理，但在尝试应用时，你会发现具体操作起来比较困难。 因此项目有助于提高应用机器学习的技巧，此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 以下将具体介绍这八个项目，每个项目都能在一个周末完成，如果你喜欢的话，可以对其进行相关的扩展。 本文目录 1. 机器学习的角斗士 2. 扮演“点球成金” 3. 预测股票价格 4. 教会神经网络阅读的笔迹 5. 调查安然事件 6. 从Scrath开始写机器学习算法 7. 挖掘社交情绪 8. 改善卫生保健 1.机器学习的角斗士 这个项目被称为“机器学习的角斗士”，但它不是新的。这是围绕机器学习建立实际直觉最快的一种方式。目标是将现成模型应用到不同的数据集。本项目主要有3个原因令人感叹： 首先，你会根据直觉为问题找到对应的模型。该模型是否对数据丢失具有鲁棒性、该模型适合处理种类别特征？这都可以通过挖掘教材找到答案，但如果通过实践的话能学习得更好。 其次，本项目将教会你快速设计初始模型的技能。在实际应用中，如果不简单尝试的话难以知道哪些模型表现最好。 最后，这个练习可以帮助你掌握建模的流程。例如： 导入数据 数据清洗 将数据集拆成训练/测试或交叉验证集 预处理 变换 特征工程 因为使用现成的模型