machine learning

知识图谱里的关系学习，真的是个挺有意思的方向。《A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graph》这篇文章就把图模型怎么用在知识抽取和表示上讲得挺清楚，尤其是潜在特征模型和统计关系学习这块，得还蛮细的。你要是做推荐系统、问答系统，甚至是图谱构建，看看准没错。 文章里的图模型，不是那种可视化图表，而是基于实体关系构建的知识图谱结构。比如两个概念之间的“属于”、“包含”关系，就能抽象成边和节点。再配合嵌入技术，能自动学出隐藏的语义关系，效率高还挺稳。 对了，里面提到的Latent Feature Models，你可以理解成让模型

用 R 语言搞数据挖掘的利器，Machine Learning with R还挺适合前端同学了解数据那一套的。数据清洗、建模这些步骤，都能一步步来，代码也不复杂。配上几个实用的入门文章，边看边练，效果还挺不错。 R 语言的包生态挺成熟，像caret、randomForest这种模型工具，封装得比较好，适合不想写太多底层逻辑的你。比如用caret训练个分类模型，一行代码就能跑起来，响应也快。 建模过程的可视化也算是 R 的强项，像ggplot2、lattice这些可视化工具，输出的图表蛮清爽，调参的时候直观。适合那种喜欢用图感受数据趋势的朋友。 新手上手的话，推荐先看这篇《使用 R 语言入门机器

斯坦福的机器学习课，吴恩达讲的那版，真的是老少咸宜。machine_learning_stanford_coursera 这个项目就是那门课里所有编程作业的解法，全都用 Octave 写的，语法也清楚，运行也快，适合用来对照着理解。你要是刚学 机器学习，比如想搞懂什么是 支持向量机、神经网络、降维这些，这套代码挺能帮忙的。每个作业都紧扣课程内容，理解概念不说，还能动手练习。作业覆盖面也蛮全，从有监督学习到无监督学习，再到推荐系统、异常检测这些，几乎都有。像 逻辑回归、k-means、PCA，代码都直接，稍微调一下还能复用。还有一个小细节蛮贴心的，每个作业都配了 .m 文件，不用从头敲，修改运行

根据提供的文件信息，这份文档总结了《Pattern Recognition and Machine Learning》一书中的关键概念和解题示例，主要帮助教学导师理解并教学相关知识点。以下为部分重点内容： 1. 核心知识点概述 概率分布：第一章涵盖概率论基础，包括随机变量、联合分布和条件分布等，为模式识别提供概率框架。 线性回归模型：第三章详细讨论线性回归及其推导，通过最小二乘法解析其参数估计。 线性分类模型：第四章介绍了线性模型在分类任务中的应用，如逻辑回归。 神经网络：第五章深入探讨多层感知机模型，包含其结构、训练方法及实际应用。 核方法：第六章详细介绍核函数及其在非线性可分数据中的

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): M

在粒子物理学研究中，背景分离技术是数据分析的重要部分，尤其是在信号与背景的分类中，信号代表我们感兴趣的粒子事件。我使用了多种机器学习技术，尤其是背景分离，来进行数据分析，以获得在其他数据集上的分析经验。本研究包括了在Coursera的Andrew Ng机器学习课程中的一些项目，这些项目使用了Matlab进行实现。 Matlab作为一种高级科学计算语言，能够处理各种机器学习任务，特别是信号与背景的分类。课程内容包括线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、K均值聚类等常见模型的应用。这些模型的实现涉及到诸如梯度下降、成本函数等技术细节。 例如： 例1：在练习1中，我们使用了线性回归模型，通过输入

本存储库包含用于卡内基梅隆大学 10601 机器学习课程的 MATLAB 脚本。这些脚本涵盖了监督学习、非监督学习和强化学习的基本概念。

The Matlab code sqrt generates initial phase values for networks, stored in the file 'initial_phases.txt'. These values are evenly distributed between -pi and pi, and can be adjusted to fall between -val and val. The file 'network_generation.py' contains Python 3 code to generate two types of networ

实战派的机器学习书，内容比较扎实，适合你想用 Spark 来跑真实项目的场景。一上来就是各种实用代码，MLlib的用法讲得清楚，像是分类、回归、聚类这些算法怎么在 Spark 上跑，作者都直接甩例子。嗯，数学部分不会太多，偶尔提一下概念，但整体是偏工程向的。对数据工程师、AI 实习生来说，挺友好。你看着代码照着跑，一会就能起个简单模型。还有个小亮点，除了 Spark ML，它还了其他开源库，比如 XGBoost、pandas，结合使用效果更强。就像你用 pyspark 跑大数据，转身就能接 pandas 做那样，灵活得。如果你对 大数据 或 分布式机器学习感兴趣，蛮建议你一读。配合下面这几个资

这个存储库包含了Andrew Ng教授机器学习课程作业的Python版本。这门课程是最受欢迎的在线机器学习入门课程之一，为学生提供了使用Python进行编程的机会。在过去几年中，Python在机器学习领域的应用迅速增长，因此我决定将所有MATLAB/OCTAVE编程作业重新编写为Python版本，以便学生能够更轻松地使用这个生态系统。这些新的编程作业与课堂教学完美结合，无需使用MATLAB进行任何操作。