Перевод текста с китайского языка на русский:

Реклама

Ежедневный доступ к arXiv (китайская версия)

Ежедневный доступ к китайской версии arXiv, цель — перевод статей. В настоящее время переведены заголовки и аннотации, полный перевод научных статей по искусственному интеллекту в ближайшее время.

Прочитать сотню статей за день — это не сон!

Ссылка: Учёные переулка (xueshuxiangzi.com)

Предисловие

Стремление к тому, чтобы каждая строка кода была снабжена комментарием, а важные части были снабжены формулами с указанием источника. Конкретно будет стремиться к такому виду кода, где по формуле можно понять программу, и код становится проверяемым.

Если будет достаточно времени, возможно, попробую написать блог для каждой главы. Сначала оставлю ссылку на портал: Портал.

Примечание: данные MNIST уже преобразованы в формат CSV, но из-за размера 107M они превышают лимит, поэтому они были сжаты в архив. После загрузки обязательно распакуйте архив напрямую.

Обновления

Издание книги: в настоящее время подписан контракт с Народным издательством почты и телекоммуникаций о публикации книги, связанной с машинным обучением. Одновременно с этим книга будет переработана в ветке book, и мы приветствуем предложения по улучшению в разделе issue! Также будут рассмотрены существующие проблемы в issue. (12 февраля 2022 г.)

Очные курсы: моя девушка планирует организовать очные курсы по ML/MLP/CV в ближайшем будущем в городах Пекин, Шанхай, Гуанчжоу и Ханчжоу. Цель — быстрое введение в курс дела. Сейчас идёт подготовка. Здесь я помогаю ей разместить рекламу, вы можете добавить WeChat 15324951814 (отметить очные курсы). Я также буду приглашён для оценки качества курсов. (12 февраля 2022 г.)

Обновление неконтролируемой части: часть алгоритмов неконтролируемого обучения уже обновлена! Эта часть предоставлена Harold-Ran, большое спасибо! Если есть другие алгоритмы для добавления, пожалуйста, свяжитесь со мной через WeChat и отправьте PR! (27 января 2021 г.)

Реализация

Контролируемая часть

Глава 2. Перцептрон:

Блог: Статистическое обучение | Анализ принципа работы и реализация перцептрона Реализация: perceptron/perceptron_dichotomy.py

Глава 3. K-ближайшие соседи:

Блог: Статистический метод обучения | Анализ принципов работы и реализация K-ближайших соседей Реализация: KNN/KNN.py

Глава 4. Наивный байесовский классификатор:

Блог: Метод статистического обучения | Анализ принципа и реализация наивного байесовского классификатора Реализация: NaiveBayes/NaiveBayes.py

Глава 5. Дерево решений:

Блог: Статистические методы обучения | Анализ и реализация дерева решений Реализация: DecisionTree/DecisionTree.py

Глава 6. Логистическая регрессия и модель максимальной энтропии:

Блог: Логистическая регрессия: Статистические методы обучения | Логистическая регрессия, анализ и реализация Блог: Модель максимальной энтропии: Статистические методы обучения | Модель максимальной энтропии, анализ и реализация

Реализация: Логистическая регрессия: Logistic_and_maximum_entropy_models/logisticRegression.py Реализация: Модель максимальной энтропии: Logistic_and_maximum_entropy_models/maxEntropy.py

Глава 7. Метод опорных векторов:

Блог: Методы статистического обучения | Метод опорных векторов (SVM), анализ и реализация Реализация: SVM/SVM.py

Глава 8. Методы повышения:

Реализация: AdaBoost/AdaBoost.py

Глава 9. EM-алгоритм и его расширения:

Реализация: EM/EM.py

Глава 10. Скрытая марковская модель:

Реализация: HMM/HMM.py

Неконтролируемая часть

Глава 14. Алгоритмы кластеризации:

Реализация: K-means_Clustering.py

Реализация: Иерархическая кластеризация.py

Глава 16. Анализ главных компонент:

Реализация: PCA.py

Глава 17. Латентно-семантический анализ:

Реализация: LSA.py

Глава 18. Вероятностный латентно-семантический анализ:

Реализация: PLSA.py

Глава 20. Латентное распределение Дирихле:

Реализация: LDA.py

Глава 21. Алгоритм PageRank:

Реализация: Page_Rank.py

Лицензия

Содержание этого проекта лицензируется в соответствии с лицензией Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0).