机器学习指南（截屏版）——概率和统计
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分类目录归档：机器学习
机器学习指南（截屏版）——线性代数与微积分
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机器学习指南（截屏版）——机器学习技巧
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机器学习指南（截屏版）——深度学习神经网络
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机器学习指南（截屏版）——无监督学习导引
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机器学习指南（截屏版）——监督学习简介
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机器学习笔记——应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)
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十八、应用实例：图片文字识别(Application Example: Photo OCR)
18.1 问题描述和流程图
参考视频: 18 - 1 - Problem Description and Pipeline (7 min).mkv
图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。
为了完成这样的工作，需要采取如下步骤：
文字侦测（Text detection）——将图片上的文字与其他环境对象分离开来
字符切分（Character segmentation）——将文字分割成一个个单一的字符
字符分类（Character class
机器学习笔记——大规模机器学习
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十七、大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)
17.1 大型数据集的学习
参考视频: 17 - 1 - Learning With Large Datasets (6 min).mkv
如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？
以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。
首先应该做的事是去检查一个这么大规模的训练集是否真的必要，也许我们只用1000个训练集也能获得较好的效果，我们可以绘制
机器学习笔记——推荐系统(Recommender Systems)
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十六、推荐系统(Recommender Systems)
16.1 问题形式化
参考视频: 16 - 1 - Problem Formulation (8 min).mkv
在接下来的视频中，我想讲一下推荐系统。我想讲推荐系统有两个原因：
第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。在过去几年，我偶尔访问硅谷不同的技术公司，我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，我常问他们，最重要的机器学习的应用是什么，或者，你最想改进的机器学习应用有哪些。我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Geni
机器学习笔记——异常检测(Anomaly Detection)
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十五、异常检测(Anomaly Detection)
15.1 问题的动机
参考文档: 15 - 1 - Problem Motivation (8 min).mkv
在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。
什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧：
假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA(质量控制测试)，而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量