https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815第一周：深度学习引言(Introduction to Deep Learning)1.1 欢迎(Welcome)1.2 什么是神经网络？(What is a Neural Network)1.3 神经网络的监督学习(Supervised Learning with Ne...

一、基础知识1.1什么是人脸识别？首先简单介绍一下人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别。人脸验证：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，即一对一问题。人脸识别：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板中的某一个，即一对多问题。一般地，人脸识别比人脸验证更难一些。因为假设人脸验证系统的错误率是1%，那么在人脸...

一、Keras、TensorFlow关系TensorFlow是最著名的用于深度学习生产环境的框架。它有一个非常大非常棒的社区。然而，TensorFlow的使用不那么简单。另一方面，Keras是在TensorFlow基础上构建的高层API，比TF（TensorFlow的缩写）要易用很多。Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Thean...

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目录机器学习（周志华）第一章 绪论第二章 模型评估和选择机器学习（周志华）第一章 绪论1.1 什么是机器学习使用以往的数据(经验)，去训练某种模型，然后利用此模型预测未来。Tom Mitchell 给出更形式化的定义：1998年Tom Mitchell对机器学习给出了一个更加正式的定义：A computer program is said to le...

一、Impala是什么？？？Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。Im...

一、引言先说个K-means算法很高大上的用处，来开始新的算法学习。我们都知道每一届的美国总统大选，那叫一个竞争激烈。可以说，谁拿到了各个州尽可能多的选票，谁选举获胜的几率就会非常大。有人会说，这跟K-means算法有什么关系？当然，如果哪一届的总统竞选，某一位候选人是绝对的众望所归，那自然能以压倒性优势竞选成功，那么我们的k-means算法还真用不上。但是，我们应该知道2004年...

一、基础知识1.1调试处理关于训练深度最难的事情之一是你要处理的参数的数量，从学习速率???? 到Momentum（动量梯度下降法）的参数????。如果使用Momentum或Adam优化算法的参数????1，????2和????，也许你还得选择层数，也许你还得选择不同层中隐藏单元的数量，也许你还想使用学习率衰减。所以，你使用的不是单一的学习率????，当然你可能还需要选择mini-batch的大小

一、使用Colaboratory的免费GPU训练神经网络1 Colaboratory 介绍Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。2 搭建 Colaboratory打开谷歌，使用邮箱登陆你的 Google 账号。（没有帐号的使用邮箱注册一...

一 前言前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归，并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。二 什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算：HorsePower = 0.0015 * annualS...