06Spark 机器学习入门

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第六课：Spark

机器学习入门

法律声明

【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。

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上周回顾

SparkStreaming

–无状态操作

–状态操作

–windows操作

本周内容

机器学习

–定义

–分类

–常用算法

Mllib

–什么是MLlib

–MLlib构成

–MLlib的运行架构

实例演示

–K-Means算法介绍和实例

–协同过滤 算法介绍和实例

机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中

改善具体算法的性能。

机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks

T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

算法T

模型E

评估

P

机器学习应用十分广泛

–数据挖掘

–计算机视觉

–自然语言处理–生物特征识别–搜索引擎

–医学诊断

–检测信用卡欺诈–证券市场分析–DNA序列测序–语音和手写识别–

战略游戏和机器人运用2012最佳科技图表:

http://shijue.me/show_idea/50d129c48ddf872e41000252

机器学习分类

监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型），当新的数据到来时，可以根据这个函数（模型）预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注（标量)的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。

–二元分类是ML要解决的基本问题，将测试数据分成两个类。如垃圾邮件的判别、房贷是否允许等等问题的判断。

–多元分类是二元分类的逻辑延伸。例如，在因特网的流分类的情况下，根据问题的网页可以被归类为体育，新闻，技术，或成人/色情，依此类推。

无监督学习与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有聚类。

半监督学习介于监督学习与无监督学习之间。

增强学习通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。

机器学习常用算法

一个数据集可以采用多种算法来

进行机器学习

本周内容

机器学习

–定义

–分类

–常用算法

Mllib

–什么是MLlib

–MLlib构成

–MLlib的运行架构

实例演示

–K-Means算法介绍和实例

–协同过滤 算法介绍和实例

性能集成易用

Utilities

基础部分

–Local vector

●Dense V ector

●Sparse V ector

–Labeled point

–Local matrix

–Distributed matrix

●R owMatrix

–Multivariate summary statistics

●I ndexed R owMatrix

●C oordinateMatrix

V ector

Double

Local Matrix

Double

Distributed Matrix

Double

Long RDD1 RDD2

RDDN ...

R owMatrix

I ndexed R owMatrix

C oordinateMatrix

a tuple of (i: Long,

j: Long,

value: Double)

算法部分

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MLlib课程

机器视觉基础知识详解模板

机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用： 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。

python深度学习基础教程下载

python深度学习基础教程下载 Python逐渐成为新的流行，成为开发主流语言。目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。已经收起了游戏，收起了玩心，万事俱备只欠视频？这里就有成套的完整的python深度学习基础教程。 python基础教程：https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1qYTZiNE python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1hrXwY8k python课程windows知识点：https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1kVcaH3x python课程linux知识点：https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1i4VZh5b python课程web知识点：https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习：https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1o8qNB8Q python课程-树莓派设备：https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1slFee2T 大部分Python开发者从事以下三种开发：Web开发(38%)、通用开发(22%)、科学类开发和数据分析(21%)。这和其他一些独立研究的结果相吻合，揭示了这么一个事实：科学类的Python开发者数量正在稳步增长。

Python常被称为胶水语言，有着强大的包装能力、可组合性、可嵌入性，能够把用其他语言制作的各种复杂模块(尤其是C/C++)包装在Python 模块里，只露出漂亮的接口。 Python处理数据简洁强悍，成为数据分析和AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，云计算系统管理第一语言，编程入门的首选语言。另外，有趣的是，16%的开发者将PHP视为他们的第二语言，Python 作为主要语言。 如果你对Python学习感兴趣，建议来千锋Python。千锋有最严格、最科学、最负责的教学就业管理制度，班主任、职业规划师全程跟班，把握每位Python学员的学习状态，并有专业的职业素养课和就业指导课，保证教学及 就业质量。 而且千锋是业内唯一一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”政策的Python学习机构，让学员更真实地了解千锋、了解自己是否适合做开发，千锋增加了人工智能和数据分析等内容的Python全栈课程随时欢迎你前来试学！

机器视觉检测的基础知识[大全]

机器视觉检测的基础知识~相机 容来源网络，由“机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在机械展. 相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。 一，相机就是CCD么？ 通常，我们把所有相机都叫作CCD，CCD已经成了相机的代名词。正在使用被叫做CCD的很可能就是CMOS。其实CCD和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。两者的区别如下： 二，像素。 所谓像素，是指图像的最小构成单位。电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。 ▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280×1024」等。这表示横向的像素数为1280，纵向的像素数为1024。这样的显示器的像素总数即为1280×1024＝1,310,720。由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。

三，像素直径。 所谓像素直径，是指每个CCD元件的大小，通常使用μm作为单位。严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。（＝像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。）。也就是说，像素直径与像素间距的值是一样的。如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘，因此可以获得更加精细的图像。可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD元件的受光部的大小。 假设某个 CCD 元件的条件如下所示： ·有效像素数…768 × 484 ·像素直径…8.4 μm× 9.8μm 则受光部的大小为 ·横向768 × 8.4μm＝ 6.4512 mm ·纵向484 × 9.8μm＝ 4.7432 mm 四，CCD的大小。 ▼CCD感光元件的大小，一般分为采用英寸单位表示和采用APS-C大小等规格表示这2种方式。采用英寸表示时，该尺寸并不是拍摄的实际尺寸，而是相当于摄像管的对角长度。例如，1/2英寸的CCD表示「拥有相当于1/2英寸的摄像管的拍摄围」。为什么如此计算呢，这是由于当初制造CCD的目的就是用来代替电视机录像机的摄像管的。当时，由于想要继续使用镜头等光学用品的需求比较强烈，由此就诞生了这种奇怪的规格。主要的英寸规格的尺寸如下表所示。

机械制图课程教学大纲

机械制图课程教学大纲文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）

青岛胶南珠山职业学校 《机械制图》教学大纲 课程名称：机械制图课程类型: 技术基础课适用专业：机电、汽修主撰人：刘巧玲 一、课程性质、目的和任务 《机械制图》课程是一门必修的技术基础课，同时又是一门培养学生空间思维和设计创造能力的专业基础课程。机械图样是表达和交流技术思想的重要工具，是工程技术部门的一项重要技术文件。本课程研究绘制和阅读机械图样的基本原理和基本方法，培养学生的制图能力、空间思维能力、构形设计能力和计算机设计绘图能力，并能学习、贯彻机械制图国家标准和有关规定。 通过本课程的学习，使学生在手工机械制图与计算机绘图方面达到以下基本要求： 1. 理解并掌握正投影的基本原理和作图方法； 2. 理解并掌握截交线和相贯线的画法； 3. 掌握常用件和标准件的规定画法、标记及有关标准表格的查用； 4. 掌握公差与配合的选用及标注法，能用公差标准、手册等正确标注零件图和装配图； 5．了解中等复杂程度机械零件和装配图的识读。 二、课程的基本要求 通过本课程的学习，学生应达到的理论水平和所具备的实践动手能力。 1．通过学习制图基本知识与技能，应熟悉国家标准《机械制图》的基本规定，学会正确使用绘图工具和仪器的方法，掌握绘图的基本技能、绘制出准确、图线分明、字体工整、图面整洁的图样。初步掌握徒手绘制草图的技能。

2．正投影法基本原理是识读和绘制机械图样的理论基础，是本课程的核心内容。通过学习正投影作图基础、组合体及其尺寸标注，应掌握运用正投影法表达空间形体的图示方法，并具备一定的空间想象和思维能力。 3.能阅读和绘制中等以上复杂的零件图和装配图。 4.能遵守《技术制图》《机械制图》国家标准的有关规定，会查阅有关图样涉及的标准结构、标准件以及《尺寸公差》等国家标准。 三、学时分配 第1章制图的基本知识与技能（10学时） （一）教学目标 能正确使用绘图工具和仪器，掌握平面图形画法的尺寸分析、线段分析。（二）教学重点 国家标准的一般规定。平面图形的尺寸标注及线段分析。 （三）教学内容 1国家标准?机械制图?的基本规定。 2．绘图工具和绘图方法。 3．几何作图。 第2章点、直线、平面的投影（14学时） （一）教学目标 掌握三视图的等量关系和方位关系，充分理解点、线、面的三面投影规律并会应用投影规律解决相关问题。 （二）教学重点 三视图的形成及投影规律；点、直线、平面的三面投影规律及应用。

《机器学习》课程教学大纲

《机器学习》课程教学大纲 课程中文名称：机器学习 课程英文名称：Machine Learning 适用专业：计算机应用技术，管理科学与工程 总学时：36 （讲课：28 ，实验：8 ）学分：2 大纲撰写人：大纲审核人： 编写日期： 一、课程性质及教学目的： 本课程是面向计算机与信息工程学院研究生开设的专业基础课。其教学重点是使学生掌握常见机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。 二、对选课学生的要求： 要求选课学生事先受过基本编程训练，熟悉C/C++或Matlab编程语言，具有多元微积分、高等代数和概率统计方面基本知识。 三、课程教学内容和要求（200字左右的概述，然后给出各“章”“节”目录及内容简介） 1.决策论与信息论基础： a)损失函数、错分率的最小化、期望损失的最小化等 b)相对熵、互信息 2.概率分布： a)高斯分布、混合高斯分布、Dirichlet分布、beta分布等 b)指数分布族：最大似然估计、充分统计量、共轭先验、无信息先验等 c)非参数方法：核密度估计、近邻法 3.回归的线性模型： a)线性基函数模型 b)贝叶斯线性回归 c)贝叶斯模型比较 4.分类的线性模型： a)判别函数：二分类和多分类的Fisher线性判别 b)概率生成模型：连续输入、离散特征 5.核方法： a)对偶表示

b)构造核函数 c)径向基函数网络：Nadaraya-Watson模型 d)高斯过程：高斯过程模型用于回归和分类、Laplace逼近、与神经网络的联系 6.支持向量机： a)最大边缘分类器：历史回顾 b)用于多分类和回归的支持向量机：几何背景、各种变种 c)统计学习理论简介：Vapnik等人的工作 7.图模型： a)贝叶斯网络 b)Markov随机场：条件独立、因子分解 c)图模型中的推断 8.混合模型和期望最大化（Expectation Maximization，EM）算法（3学时）： a)高斯混合模型的参数估计：最大似然估计、EM算法 b)EM一般算法及其应用：贝叶斯线性回归 9.隐Markov模型和条件随机场模型（3学时）： a)隐Markov模型：向前-向后算法、Viterbi算法、Baum-Welch算法等 b)条件随机场及其应用 四、课程教学环节的学时安排和基本要求 1.决策论与信息论基础（2学时）：了解并掌握统计决策理论和信息论的基础知识。 2.概率分布（3学时）：熟悉常见的分布，熟练掌握最大似然估计方法，学会利用无信息先 验和共轭先验简化计算，了解一些常用的非参数方法。 3.回归的线性模型（3学时）：掌握线性回归的一般方法，学会使用R中有关回归的程序 包，并能将之用于解决实际问题。 4.分类的线性模型（3学时）：对分类问题有一个全面的了解，掌握一些常用的分类方法。 5.核方法（3学时）：了解核方法的最新进展，熟练掌握核函数参数估计的常用方法。 6.支持向量机（4学时）：掌握支持向量机的基本原理，面对各自研究领域中的具体问题学 会使用支持向量机，粗略了解统计学习理论。 7.图模型（4学时）：从建模到算法实现。 8.混合模型和期望最大化（Expectation Maximization，EM）算法（3学时）：掌握EM算 法的基本理论，学会使用EM算法。 9.隐Markov模型和条件随机场模型（3学时）：掌握隐Markov模型的几个经典算法，学 会利用隐Markov模型和条件随机场模型解决具体问题，如自然语言处理中的词性标注等。 五、教材及参考文献： 1.Bishop, C. M. (2006) Pattern Recognition and Machine Learning, Spring Science + Business Media, LLC 2.Mitchell, T. M. (1997) Machine Learning, The McGraw-Hill Companies, Inc. 六、必要的说明

机器学习中的基础知识(一)

机器学习中涉及到了很多的概念，当然要想了解机器学习的话就需要对这些基础知识有一个 深入的了解才能够入门机器学习，那么机器学习的基础知识都有哪些呢？我们在这几篇文章 中给大家列举一下机器学习的基础知识。 （1）准确率的概念，准确率就是分类模型预测准确的比例。 （2）AUC（曲线下面积）则是一种考虑到所有可能的分类阈值的评估标准。ROC 曲线下面 积代表分类器随机预测真正类要比假正类概率大的确信度。 （3）激活函数就是一种函数，也就是将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线 性函数中，然后向下一层传递该函数的输出值。 （4）AdaGrad是一种复杂的梯度下降算法，重新调节每个参数的梯度，高效地给每个参数一个单独的学习率。这些知识都是需要我们要了解的。 （5）在机器学习中，反向传播神经网络中完成梯度下降的重要算法。首先，在前向传播的 过程中计算每个节点的输出值。然后，在反向传播的过程中计算与每个参数对应的误差的偏 导数。 （6）基线就是被用为对比模型表现参考点的简单模型。基线帮助模型开发者量化模型在特 定问题上的预期表现。 （7）批量就是指模型训练中一个迭代使用的样本集。批量大小就是一个批量中样本的数量。批量大小通常在训练与推理的过程中确定。 （8）偏置就是与原点的截距或偏移量。偏置被称为机器学习模型中的 b 或者 w0。而二元分 类器一类分类任务，输出两个互斥（不相交）类别中的一个。binning/bucketing则是根据值的范围将一个连续特征转换成多个称为 buckets 或者 bins二元特征，称为 buckets或者bins。

（9）检查点则是在特定的时刻标记模型的变量的状态的数据。检查点允许输出模型的权重，也允许通过多个阶段训练模型。检查点还允许跳过错误继续进行。注意其自身的图式并不包 含于检查点内。 在这篇文章中我们给大家介绍了机器学习涉及到的知识以及概念，这些知识都是我们需要了 解的知识。由于篇幅原因我们就给大家介绍到这里了，希望这篇文章能够帮助大家更好的了 解机器学习。我们下期见。

机器视觉入门知识详解

机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。

机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：

机器学习：入门方法与学习路径

机器学习：入门方法与学习路径 一、引言 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。 套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。 但是越说越觉得机器学习有距离感，云里雾里高深莫测，我们不是专家，但说起算有一些从业经验，做过一些项目在实际数据上应用机器学习。这一篇就我们的经验和各位同仁的分享，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。

二、机器学习关注问题 并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理)，也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。咱们先来了解了解，机器学习，到底关心和解决什么样的问题。 1. 从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题： （1）分类问题 根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。比如：垃圾邮件识别（结果类别：1、垃圾邮件2、正常邮件）文本情感褒贬分析（结果类别：1、褒2、贬）图像内容识别识别（结果类别：1、喵星人2、汪星人3、人类4、草泥马5、都不是） （2）回归问题 根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。比如：星爷《美人鱼》票房大帝都2个月后的房价隔壁熊孩子一天来你家几次，宠幸你多少玩具 （3）聚类问题 根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。比如：google的新闻分类用户群体划分 我们再把上述常见问题划到机器学习最典型的2个分类上：分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练，属于“监督学

机器学习个人笔记完整版v5(原稿)

摘要 本笔记是针对斯坦福大学2014年机器学习课程 视频做的个人笔记 黄海广 haiguang2000@https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html, qq群：554839127

斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记 课程概述 Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，你会不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技术。最后，你会学到一些硅谷利用机器学习和人工智能的最佳实践创新。 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括：（一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 本课程需要10周共18节课，相对以前的机器学习视频，这个视频更加清晰，而且每课都有ppt课件，推荐学习。 本人是中国海洋大学2014级博士生，2014年刚开始接触机器学习，我下载了这次课程的所有视频和课件给大家分享。中英文字幕来自于https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/course/ml，主要是教育无边界字幕组翻译，本人把中英文字幕进行合并，并翻译剩余字幕，对视频进行封装，归类，并翻译了课程目录，做好课程索引文件，希望对大家有所帮助。部分视频中文字幕由中国海洋大学的博士生翻译。视频已经翻译完毕，如果下载了视频，可以直接在文档中打开视频，内嵌中英文字幕，推荐使用potplayer。 这篇中文笔记，主要是根据视频内容和中文字幕以及ppt来制作，部分来源于网络，如“小小人_V”的笔记，并持续更新。 视频下载链接：https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1pKLATJl 密码：xn4w 本人水平有限，如有公式、算法错误，请及时指出，发邮件给我，也可以加我qq。 今日发现这个笔记被下载超过3万次，应该说这个笔记有点用，我发现以前一些翻译小

分享最适合新手入门的10种机器学习算法

分享最适合新手入门的10种机器学习算法 编者按：Medium博主James Le近日在网络上分享了他认为的最适合新手的机器学习算法，并授权论智进行编译。以下是我们对原文的编译，如有错误还请指出。 在机器学习界，有这样一个“没有免费午餐”的定理。简单地说，该理论认为，没有一种算法能解决所有问题，尤其对监督学习而言。 例如，你不能认为神经网络总比决策树要好，或决策树永远优于神经网络。这其中还有许多因素需要考虑，比如你的数据量大小和数据结构。 这样就导致我们在面对一个问题时需要尝试不同的算法，同时还要用测试的数据集来评估算法的性能，选出最合适的那一种。 当然，你所选的算法必须适合你的问题，就像当我们需要清理房子的时候，可以使用吸尘器、扫把或拖把，但不会用铲子来挖地。 首要原则 然而，在为监督式机器学习创建预测模型之前，要记得一条最重要的原则： 机器学习算法可以看做学习一种目标函数（f），该函数是输入变量（X）到输出变量（Y）的完美映射：Y=f（X） 这是一个通用的学习任务，我们希望用新输入的变量（X）能输出预测变量（Y）。我们不知道函数（f）是什么样子的，或者什么形式的。如果我们知道的话就直接使用了，不需要再用机器学习算法从大量的数据中学习它。 最常见的机器学习类型是学习映射Y=f（X），用它来预测Y的值。这被称为预测建模或预测分析，我们的目标是做出最准确的预测。 对于想了解机器学习基础知识的新手，以下是数据科学家最常用的10种机器学习算法。 1.线性回归 线性回归也许是数据科学和机器学习中最知名、最好理解的算法了吧。 预测建模主要关注的是，以可解释性为基础，将模型的误差降到最小并尽量作出最准确的预测。我们将借鉴、多次使用甚至“窃取”包括数据统计在内的多个不同领域的算法，从

机器视觉基本介绍

机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变

几种机器学习算法原理入门教程

几种机器学习算法原理入门教程 一、机器学习的过程 机器学习的过程：从本质上来说，就是通过一堆的训练数据找到一个与理想函数（f）相接近的函数。 在理想情况下，对于任何适合使用机器学习的问题，在理论上都是会存在一个最优的函数让每个参数都有一个最合适的权重值，但在现实应用中不一定能这么准确得找到这个函数。所以，我们要去找与这个理想函数相接近的函数。只要是能够满足我们的使用的函数，我们就认为是一个好的函数。 这个训练数据的过程通常也被解释为： 在一堆的假设函数（Hypothesis set）中，它是包含了各种各样的假设，其中包括好的和坏的假设。 我们需要做的就是：从这一堆假设函数中挑选出它认为最好的假设函数（g）——这个假设函数是与理想函数（f）最接近的。

机器学习这个过程就像是：在数学上，我们知道了有一个方程和一些点的坐标，用这些点来求这个方程的未知项从而得出完整的方程。 但在机器学习上，我们往往很难解出来这个完整的方程是什么。所以，我们只能通过各种手段求最接近理想情况下的未知项取值，使得这个结果最接近原本的方程。 二、什么问题适合用机器学习解决 机器学习不是万能的，并不能解决所有的问题。 通过以上机器学习的过程可以看出来，实质上，机器学习是：通过已知经验找到规律来进行预测。 银行想知道应该发放多少贷款给某个客户时，可以根据过往成功放贷的数据找出每个贷款区间的人群特点、自身的房车资产状况等，再看看这个客户的特点符合哪个区间，以此去确定应该发放多少贷款，这就是适合用机器学习去解决的问题。

对于适合用机器学习解决的问题，台大的林轩田教授为我们总结了三个要素： 1.有规律可以学习 2.编程很难做到 3.有能够学习到规律的数据 只要满足这三个条件的问题，我们都可以挑选合适的算法去解决。 基于以上的条件，通常我们可以用机器学习解决三类问题： 1.预测（回归）：根据已知数据和模型，预测不同客户应该发放的贷款 额度是多少 2.判别（分类）：与预测有点类似，也是根据模型判别这个客户属于过 往哪一类客户的概率有多大 3.寻找关键因素：客户的属性非常多，通过模型我们可以找出对放贷影 响最大的因素是什么 三、几种常见的模型和算法

人工智能视频教程全集

人工智能视频教程全集 人工智能目前在计算机领域内，得到了重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用：机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。人工智能视频教程全集分享给大家。 千锋python课程教学高手晋级视频总目录 https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1htJW4KG python课程windows知识点https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1eSXr7JO python课程linux知识点https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1mkoW2Ac python课程web知识点：https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1eUaV8iA 只要你认真，哪怕你是还没毕业的大学生，或者是初入职场的工程师，都可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。当然，前提是你有足够的自制力。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及

其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。 AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 如果你没有足够的自制力，建议你还是选择参加人工智能培训。因为只有系统完善的人工智能课程，才能让你未来的人工智能之路走得更平坦、更顺畅。否则，如果半途而废就非常可惜了。 在人工智能培训越来越流行的今天，各种机构如雨后春笋般层出不穷。不同培训机构之间的水平不一致，质量参差不齐。所以我们需要擦亮双眼，甄别相关机构的权威性和专业性，这样才能在入学前，就保证自己获得了正确的指导，并走向正确的道路，让自己的人生，赢在起跑线上。 千锋人工智能讲师呵护陪伴学员，早晨8点到晚上10点，讲师全天在班；8年来，我们坚持纯面授教学，保证学员的学习质量；免费为学员提供学习使用的电脑以及开发服务器，讲师全部是具有多年实战开发经验的研发精英、技术骨

机器视觉算法基础(DOC)

机器视觉 基于visual C++ 的数字图像处理

摘要 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来获取信息。本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。 关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域

目录 摘要 (2) 目录 (3) 1 概述 (4) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1灰度图转换 (5) 3.2 直方图均衡化 (6) 3.3均值滤波和中值滤波 (6) 3.4灰度变换 (7) 3.5拉普拉斯算子 (8) 4 轮廓提取 (9) 5 数米粒数目 (15) 6 存在的问题 ................................................................................................ 错误！未定义书签。 7 总结 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。 8 致谢 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。参考文献 . (17)

机器学习过程

转载]机器学习的经典教程（不断更新中） (2014-07-15 16:29:34) 转载▼ 标签： 转载 初学者转载 原文地址：机器学习的经典教程（不断更新中）作者：MachineLearner 如今机器学习的学习资源越来越多，对于入行的朋友们来说，他们只需要关注自己从事的具体研究方向最新的国际会议、杂志上的paper就差不多了，而对于那些想要入行的朋友们，选择经典的教程入手可能会事半功倍。以下这些教程，是我这些年接触机器学习以来觉得比较经典的，也欢迎朋友们补充。 一、公开课 Andrew Ng教授的机器学习课程。多啰嗦几句Andrew Ng，他虽然没出过啥书，但是他对这两年接触机器学习的人应该帮助最大了。这哥们是机器学习界大牛Michael Jordan的最得意的门生（据说没有之一），最早只是把公开课视频放到网上，国内网易公开课做了翻译，课程内容安排的真是深入浅出，只要有点微积分和线性代数基础，都能够看明白一些复杂算法的推导（其实这点很重要，一些大牛的paper或者书籍由于篇幅所限，往往一个公式推导需要10步，他只会写最重要的两步，对于初学者来说还是很痛苦的）。由于这个公开课视频受众甚广，好评如潮，Andrew Ng老师伙同斯坦福另一位同事Daphne Koller创建了Coursera这个在线教育平台，和公开课视频相比这个平台更注重和学生交互，能够帮助学生更好地掌握所follow的课程。

公开课推荐： 1、https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/course/ml Andrew Ng在coursera上的机器学习课程，相比公开课来说，内容更简单一些，入门甚佳。 2、https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/special/opencourse/machinelearning.html Andrew Ng的公开课视频 3、https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/course/pgm Daphne Koller在course上图模型的课程 4、https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/course/neuralnets Geoffrey Hinton的神经网络的课。如果问最近业界最火的机器学习技术是啥？一定是deep learning。如果问是谁让deep learning这么火的，那就是Hinton老师。 应该还有其他类似的公开课资源，但我都没有看过，这里就不乱推荐了，欢迎大家补充。 二、经典书籍 1、Tom M.Mitchell. Machine Learning(有中文版) 2、Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective 3、Christopher M.Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning 4、Trevor Hastie , Robert Tibshirani , Jerome Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition(有中文版)

机器学习从入门到进阶的基本流程

机器学习从入门到进阶的基本流程 2017年人工智能已经列入了国务院的人工智能发展规划中，人工智能将成为推动中国发展的新生科技力量，并在未来扮演着越来越重要的角色，对于想要从事AI行业的小伙伴们来说，如何能够快速、深入的掌握机器学习相关知识显得尤为重要。 下面给大家整理了下机器学习从入门到进阶的基本流程，主要侧重进阶部分。 一、机器学习入门必备知识 上图是人工智能与机器学习、深度学习的关系以及随时间发展的演化图。如今在工业界中，机器学习和深度学习都有着举足轻重的地位，二者解决的问题多有不同：机器学习擅长解决可结构化数据的分类预测问题，如房价预测、患病预测等；而深度学习更侧重非结构化数据的部分问题，如图片分类、文本分类等。 作为机器学习入门，当然是推荐课程和书籍，下面是想要入门机器学习的一些基本书籍和课程。 1、《数学之美》，作者吴军。这本书非常适合入门去看，讲的非常通俗，没有那种通篇上来就列一堆公式的情况，把这边书好好读读，你会发现算法是非常有意思的，能够解决很多问题。 2、《深入浅出数据分析》，这本书主要讲解数据分析的一些基本概念和知识，也适合入门阅读。 3、《MySQL必知必会》，这本书主要是讲解MySQL的，想要入门AI，基本的SQL还是要懂得。 4、《机器学习》，作者周志华，这本书可以说是机器学习入门的法宝，不但是入门书，并且值得你后期甚至大后期不断细细研读，入门必看，进阶同样重要。 5、《斯坦福大学公开课：李飞飞-深度学习计算机视觉》，李飞飞是斯坦福大学（Stanford）计算机系教授、斯坦福人工智能实验室、视觉实验室主任。同时，李飞飞在谷歌云担任首席科学家。本课程属于机器学习的深化课程，主要是介绍深度学习（尤其是卷积神经网络

【黑马程序员】Python入门教程、python基础教程

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课程资料：https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1UzxLIXhkRppccqf2vGyOhA 提取码：ueva 内容简介： python基础学习课程，从搭建环境到判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂 Python入门教程完整版（懂中文就能学会） 完整视频：https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/course/273.html?1910sxkqq 课程资料：https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/12-dymJ8FjWzh6b5NKJuP3Q 提取码：gqly 内容简介： 1-3 天内容为Linux基础命令；4-13 天内容为Python基础教程；14-15 天内容为飞机大战项目演练。 python进阶深入浅出完整版 完整视频：https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/course/541.html?1910sxkqq 课程资料：https://https://www.wendangku.net/doc/0d18766131.html,/s/1Y83bFUKz1Z-gM5x_5b_r7g 提取码：ix8q 内容简介： python高级学习课程，从linux操作系统到网络编程，再到多任务编程以及http同学协议，熟练掌握mysql数据库的使用，构建完整python编程技能，进入python殿堂，一窥python 编程之美。 Python进阶之Django框架

机器视觉基础知识详解

机器视觉基础知识详解 随着工业 4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让 更多用户获取机器视觉的相关基础知识， 包括机器视觉技术是如何工作的、 它为什么是实现 流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量， 控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的 I 图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信 号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 光源 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、 高度自动化的特点， 可以实现很高的分辨率精度 与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触， 安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主 要区别有: C C D 相机 高題 T 作时闻 工仙『可肖限 不易信息■棗成 人;」和倉理或本不斬上升 不适合齡和措辭境 V 工件 可靠性

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+ 视觉 自动上下料定位的应用: 从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司 VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩 偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人， 机器人收到坐标后运动抓取产 品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时， VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面 玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面， 计算出玩偶中心点坐标，发 送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料， 大大减少人工成本， 大幅提高生产效 率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对 每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值， 来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的 Drag on Visi on 视觉系统方案，使用两个相机及光源配 合机械设备，达到每次检测双面 8个产品，每分钟检测大约 1500个。当出现产品不良时, 立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。 2把反面玩偶振成正面。 SB 3^ I i- I" 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘 2中，振动盘2作用是把玩偶