Microsoft Azure云服务推出机器学习的模块，用户只需上传数据，利用机器学习模块提供的一些算法接口和R语言或别的语言接口，就能利用Microsoft Azure强大的云计算能力来实现自己的机器学习的任务。 本文浅尝了该机器学习模块，参照官方实例和帮助文档，完成了一个简单的应用实例，具体步骤如下。1、新建workspace注意，在填写workspace owner，一定要填写一个有效的windows live 账号 进入创建的workspace，界面如下图所示2、...
假如我们在开发一个机器学习系统，想试着改进一个机器学习系统的性能，我们应该如何决定接下来应该选择哪条道路？为了解释这一问题，以预测房价的学习例子。假如我们已经得到学习参数以后，要将我们的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，这个时候我们会发现在预测房价时，产生了巨大的误差，现在我们的问题是要想改进这个算法接下来应该怎么办？ 实际上我们可以想出很多种方法来改进算法的性能，其中一种办法是使用更多的训...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25185856 【Kaggle实例分析】Titanic Machine Learning from Disasterhttp://blog.csdn.net/wiking__acm/article/details/42742961 Titanic: Machine Learning from Disaster（Kaggle 数据挖掘竞赛）http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 必读https://github.com/yew1eb/DM-Competition-Getting-Started/tree/master/kaggle-titanic https://duyiqi17.github.io/2017/01/29/...
Logistic Regression 逻辑回归ClassificationexamplesEmail: Spam/Not Spam? 电子邮件是否是垃圾邮件Online Transactions: Fraudulent(Yes / No)? 网上交易是否是诈骗Turmor: Malignant / Benign? 肿瘤是良性还是恶性\(y \in \{0, 1\}\) 要预测的变量y能够取0和1两个值0: "Negative Class" (e.g., benign tumor) 通常标记为0的类称为“负类”，如良性肿瘤1: "Positive Class" (e.g., malignant tumor) 通常标记为1的类称为“正类”...
构建广义线性模型先了解一下指数族分布的形式，如果一个分布能用以下的形式写出来，则这个式子为指数族分布?稍微对比思考会发现，之前的分类用的伯努利分布以及高斯分布都是属于指数族分布的对于伯努利分布，有如下的式子?与指数族的式子相对比会发现，对应关系为即其实也就是我们上篇博客说到的logistic函数，从某种层面上也可以解释我们选择logistic函数作为二元分类的概率模型预估。其他的分布这里就不一一列出来对比了。设想你...
Machine learning system designPrioritizing what to work on: Spam classification example在设计复杂的机器学习系统时将会遇到的主要问题，以及给出一些如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议。Building a spam classifier 垃圾邮件分类器思想：通过分词，将一封邮件转化为一个向量，从而将实际生活问题转化为了数学问题。具体：\(x\)是对应单词是否出现：出现为1，不出现为0；\(y\)表示邮件是否为垃圾邮件，是为1，否为0。...
Regularization 正则化The problem of overfitting 过拟合问题什么是过拟合问题、利用正则化技术改善或者减少过拟合问题。Example: Linear regression (housing prices) 线性回归中的过拟合对5个训练集建立线性回归模型，分别进行如下图所示的三种分析。如果拟合一条直线到训练数据（图一），会出现欠拟合(underfitting)/高偏差(high bias)现象（指没有很好地拟合训练数据）。
试着拟合一个二次函数的曲线（图二），符合各项要求。...
17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 映射化简和数据并行17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法17.3 微型批量梯度下降17.4 随机梯度下降收敛17.5 在线学习17.6 映射化简和数据并行 原文：http://www.cnblogs.com/hellochennan/p/5440866.html
pyodbc
import itertools
import sys
from sqlalchemy import create_engine
import urllib
import scipy.stats as statsconn = pyodbc.connect(r‘DRIVER={SQL Server Native Client 11.0};SERVER=database.database.chinacloudapi.cn;DATABASE=db;UID=user;PWD=pwd‘)rmdf[[‘‘]].to_sql(‘xxxx_base‘,con = conn,index=False, if_exists=‘append‘, schema=‘ai‘)错误截图：
详细日志ActivityCompleted: Activity=to_pan...
之前在《机器学习---感知机（Machine Learning Perceptron）》一文中介绍了感知机算法的理论知识，现在让我们来实践一下。
有两个数据文件：data1和data2，分别用于PLA和Pocket Algorithm。可在以下地址下载：
先回顾一下感知机算法：
1，初始化w
2，找出一个分类错误点
3，修正错误，假设迭代次数为t次（t=1,2,...），那么修正公式为：
4，直至没有分类错误点，返回最终的w
接下来让我们安照算法步骤，一步一步进行。
首先...
Machine-Learning 编程作业
Programming Exercise 4：Neural Network Learning
神经网络的实现
这部分完成的是利用练习三中的数据，随机初始化参数，从头开始实现手写数字的识别，最终利用我们训练好的模型进行预测，并给出准确率。
步骤分为：
1. 导入数据并可视化
2. 标签向量化
3. 定义前向传播函数
4. 定义代价函数+反向传播函数
5. 初始化参数
6. 用高级函数最小化目标函数
7. 隐藏层可视化
作业文件打包如下： 链接：https:/...
????????【回到目录】????????本次编程作业中，需要完成的代码有如下几部分：
[?] warmUpExercise.m - Simple example function in Octave/MATLAB[?] plotData.m - Function to display the dataset[?] computeCost.m - Function to compute the cost of linear regression[?] gradientDescent.m - Function to run gradient descent[?] computeCostMulti.m - Cost function for multiple variables[?] gradientDescentMulti.m - G...
《AI制胜—机器学习极简入门 Machine learning》本书通过通俗易懂的语言，丰富的图示和经典的案例，让广大机器学习爱好者轻松入门机器学习Machine Learning，有效地降低了学习的门槛。本书共分11章节，覆盖的主要内容有机器学习概述、数据预处理、K近邻算法、回归算法、决策树、K-means聚类算法、随机森林、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络（卷积神经网络、Keras深度学习框架）、人脸识别入门等。从最简单的常识出发来切入 AI 领...
