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机器学习 - Training and Loss

在监督学习 (supervised learning)中,机器学习算法的目标是通过检验一堆 examples, 建立一个模型 (model),以最小化 loss。 这个 loss,我的理解是,设置一个阈值,当曲线与 example 点的偏差小于某个差值时,表示这个 example 可以接受,否则则是 loss。训练出的最佳 model 即是能接受最多的 examples 的 model. 假设 x 轴代表博客文章数,y 轴代表日 UV,那么 Good 曲线比 bad 曲线的预测效果更好。 所以评判一个训练的出的 model 的好坏,就是判断其对 examples 的 loss 的多少。Lo ...

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机器学习 - Linear Regression 线性回归

这个图是每分钟蟋蟀叫的次数,与温度的关系。 W 代表 Feature x 的权重,一个 Linear Regression 中,可能包含多个 Feature。即,可能有多个因素影响结果。 B 截距,即所有 feature 均为 0 时,y 的值。联系一元一次方程的直线与 y 轴的交点。 ...

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机器学习的基本概念和术语

什么是机器学习 机器学习系统是基于学习训练,然后,分析未曾见过的数据,并产生有价值的结论或预测。 Labels Label,即我们预测的结果。Linear regression 的 Y 变量。 Label 可以是预测的小麦价格,图片中的动物,一段音频的翻译。 Features Feature,即输入的变量。Linear regression 的 X 变量。 简单的机器学习项目,可能只使用一个 Feature。 而复杂的项目,可能使用成百上千个 Feature, 例如,X1, X2, … XN. 在垃圾邮件判定中,可能包含的 Feature: 邮件字数 发件人地址 邮件的发送时间 关键字 ...

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机器学习的应用场景

垃圾邮件过滤 监督学习,需要训练数据。 提取访客的人群特征 非监督学习,无需训练数据。 例如,收集到自己博客的访客信息之后,在没有训练数据的前提下,自动提取特征。例如, 男女比例 男性更喜欢哪些分类的文章 周末女性更喜欢哪些分类的文章 凌晨时分哪些分类更受关注 超市商品关联度 非监督学习,无需训练数据。 根据结算时顾客的购物清单,推算出关联性高的商品,例如,红酒和红酒起子。方便超市运营人员,调整货架,将关联度高的商品距离拉近。 周期性数据预测 ... google 照片 app 的图片自动分类功能 半监督学习,即提供大部分的 labeled 数据及小部分 unlabeled 数据。 用户上 ...

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机器学习是什么

英文,machine learning。 最初的应用场景 ocr,文字识别 spam filter,垃圾内容过滤 以垃圾评论为例 在没有使用机器学习的情况下,只能一条一条的写规则,例如 不能包含 http:// 不能包含 .com ... 然后,你会发现,每天都会遇到新的不在旧有规则覆盖范围之内的垃圾评论。(这就是我关闭了实时评论的原因,采用规则加人工审核) 归纳一下,规则流,就是分析-写规则-运行-看效果-再分析-再写规则,如此反复。 机器学习的做法是,首先利用样本,例如垃圾评论样本,非垃圾评论样本,自动提取特征,然后运行-看效果-再训练-如此反复。 理论上,机器学习反复的过程要比人 ...

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太浮躁了!屁大点的功能都要扯上 AI

AI = artificial intelligence 每天看到的新闻都是这种恶心的标题 OneDrive和Sharepoint月底上线AI新功能:可搜索图片中文字 牵手富士康,吴恩达宣布创业新项目,要用AI复兴制造业 为了提升GIF图的分辨率,这家公司用上了AI算法 ... 还有李开复这个 AI 大忽悠,每一句话都令人恶心。 AI 来 AI 去的,都不过是做了个图片识别,这算哪门子的人工智能。就算是图片识别,也不如 reddit 上的 r/CelebFakes 里的人工合成小电影对人类的贡献大!但是人家可没有天天吹嘘我用了 TensorFlow,永远都是那么朴实的标题。。。 人工智能难 ...

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