机器学习模型评价(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念与陷阱  本文主要解释一些关于机器学习模型评价的主要概念，与评价中可能会遇到的一些陷阱。如训练集-验证集二划分校验（Hold-out validation）、交叉校验（Cross-validation）、超参数调优(hyperparameter tuning)等。这三个术语都是从不同的层

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍   这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。  循环神经网络(Recurrent Neural

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍   这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。  循环神经网络(Recurrent Neural

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍   这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/，在这篇文章中，加入了一些新的内容与一些自己的理解。  循环神经网络(Recurrent Neural

机器学习数据挖掘分类聚类关联预测神经网络算法云计算

常用的机器学习&数据挖掘知识(点） 声明：想做机器学习&数据挖掘的学弟学妹，可以看看，转载请说明出处...常用的机器学习知识(点)Basis(基础)：MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMeanSquare 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihoo

在行业设备大数据平台建设中，势必要用到大数据技术，而大数据技术中，机器学习与数据挖掘算法是重要的一环，我们通过这些算法与模型对设备的故障进行监控与预测，对设备技改需求进行预测，对设备采购需求进行预测以及创建各种模型与算法设备标签。下面我们对一些常用的算法与模型进行简要介绍。  在进行数据挖掘时，首先要进行商业理解，即我们需要达到什么目的，解决什么问题；其次需要进行数据理解，我们需要哪些数据以及需

神经网络静态神经网络BP算法前向型神经网络BPNN人工神经网络误差反向传播算法Back Propagation数据挖掘机器学习

梯度下降优化算法综述   该文翻译自An overview of gradient descent optimization algorithms。   总所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很

机器学习中常见的损失函数   一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（Loss Function）作为其目标函数，又称为代价函数(Cost Function)。   损失函数是用来评价模型的预测值Ŷ =f(X)\hat{Y}=f(X)与真实值YY的不一致程度，它是一个非负实值函数。通常使