详解：如何用Python实现机器学习算法（3）
三、BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 1、神经网络model 先介绍个三层的神经网络，如下图所示 输入层（input layer）有三个units（为补上的bias
详解：如何用Python实现机器学习算法（2）
二、逻辑回归 全部代码下载 1、代价函数 可以综合起来为： 其中： 为什么不用线性回归的代价函数表示，因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数 的图像如下，即y=1时： 可以看出，当
详解：如何用Python实现机器学习算法（1）
Python是实现机器学习的最主要语言，下面详细介绍各类相关算法。 目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实
AlphaGo只是开始！深度增强学习前沿算法思想，让通用人工智成为可能
2016年AlphaGo计算机围棋系统战胜顶尖职业棋手李世石，引起了全世界的广泛关注，人工智能进一步被推到了风口浪尖。而其中的深度增强学习算法是AlphaGo的核心，也是通用人工智能的实现关键。本文将带领大家了解深度增强学习的前沿算法思想，领略人工智能的核心奥秘。前言深度增强学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是近两年来深度学习领域迅猛发展起来的一个分支，目的
虐了世界顶尖围棋手一周的Master，原来就是谷歌的Alphago!
长久以来，掌握复杂的围棋一直被视为人工智能的一大里程碑。Alamy原文以Google reveals secret test of AI bot to beat top Go players为标题发布在2017年1月4日的《自然》新闻上原文作者：Elizabeth Gibney在网上横扫各大围棋高手的神秘棋手正是DeepMind开发的AlphaGo更新版。近日，在围棋界引发轰动的神秘棋手Maste
端午福利：AlphaGo算法最清晰的解读
AlphaGo过去已多时，据说又准备与中国围棋排名最高的柯洁大少再战，又吵出一些风云。围棋本来与医学无关，MedSci又掺合着啥呢？！实际上AlphaGo代表的不是围棋本身，而一类算法，这类算法将来可能会用于医学，用于疾病的诊断和治疗，都有可能。因此，小编还是转过来给对未来有兴趣的医生同道进行参考吧。也许大家不一定看得懂（其实小编看了半天，也没看明白），但是了解仍然是必要的。如果大家认为小编端午发
AlphaGo进军医疗保健领域
谷歌旗下的DeepMind以开发尖端的自主学习软件而出名，这几天该公司开发的人工智能机器人AlphaGo正在挑战排名世界第一的韩国围棋选手李世石，整个互联网也因此搅的天翻地覆。硝烟未尽，肩负谷歌母公司Alphabet进军生命科学的神圣使命，DeepMind将携其强大的机器学习算法，在医疗保健领域开辟新战场。DeepMind健康部与医生共同打造医疗软件作为一家被网络搜索服务提供商所拥有的人工智能公司
AlphaGo是什么鬼？告诉你20世纪的十大算法
本世纪初，美国物理学会(American Institute of Physics)和IEEE计算机社团 (IEEE Computer Society)的一本联合刊物《科学与工程中的计算》发表了由田纳西大学的Jack Dongarra和橡树岭国家实验室的Francis Sullivan 联名撰写的“世纪十大算法”一文，该 文“试图整理出在20世纪对科学和工程领域的发展产生最
AlphaGo惊天逆转，首胜九段棋手李世石！
3月9日中午12点，Google公司开发的人工智能"AlphaGo"围棋与职业九段棋手李世石在韩国首尔拉开战幕。李世石执黑先行，盘中领先情况下，局部战斗失误，最终“阿尔法狗”（AlphaGo）抓住战机获得首战告捷。 结果一出来，网友纷纷表示，人工智能简直逆天啊，划时代啊，人类真的输给了人工智能？！ 更有精辟点评 在计算速度上人类早就被击败了。计算器的发明不仅不是人类的落日，恰是人类新
Facebook智能围棋负责人：AlphaGo为何能赢李世石
谷歌的AlphaGo对李世石的五番棋大战已经结束了第一盘的角逐，AlphaGo首战告捷。为何AlphaGo有能力与人类的顶尖棋手对决，请看Facebook智能围棋darkforest的负责人田渊栋此前的分析。 撰文 田渊栋（卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员） 最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。 AlphaGo这个系
机器学习算法——Python & R算法代码速查表
这两年机器学习的概念一直很火，无人车、人脸识别、语音识别，似乎无所不能。但有一点被忽略了，“机器学习”算法只是众多算法的一种，和快速排序、red-black BST 一样，它有自己独特的应用场景，而且只能在这个场景中使用。而且请注意，它并不像排序算法一样，可以保证百分之百的可用性，它的边界是有问题的。它更像那些固定算法的一个扩展，机器不用精确去执行程序代码的每一行，在程序以外，它提供给我们一些努力
随机森林入门攻略（内含R、Python代码）
近年来，随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升，这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去，从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果。在各种各样的问题中，随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大，而与此同时它又是如此的方便实用。在这篇文章中，我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时最令人感兴趣的几个方面。 随机森林的发展史 谈及随机森林算法的产生与发
STM：淋巴结细胞中FRCs或可治疗败血症
2014年8月13日的Science Translational Medicine杂志发表的一个来自多研究所研究团队报道，淋巴结中存在的一种免疫调节细胞或能够阻止多种败血症（一种失控的免疫反应，可能会导致多器官衰竭和死亡）。研究人员使用成纤维细胞网状细胞（FRCs）治疗败血症动物模型，发现其能显著提高动物的生存率。 每周在全世界范围内超过14万人因败血症死亡。
