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林轩田的《Learning From Data plus》英文版。

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简介：
Learning From Data plus，完整版，除了机器学习基石该课程配套的教材Learning from Data之外，还扩展了林轩田老师提供的电子章节内容（英文版），包括电子章节第6章“基于相似性的方法”、电子章节第7章“神经网络”、电子章节第8章“支持向量机”以及电子章节第9章“学习辅助”。如果您尚未拥有币并且同样在学习该课程，欢迎通过QQ群757387961与我联系，届时我将免费提供这些补充材料。

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  • 超清完整版《Learning From Data》林轩田（英文版）
    优质
    《Learning From Data》是由台湾新竹清华大学教授林轩田主讲的一门机器学习课程的英文版本，以清晰的讲解和系统的理论框架著称。该课程旨在帮助学生深入理解数据科学的核心概念和技术，并提供一系列实例来强化学习效果。超清完整版视频为广大学习者提供了更好的观看体验。 除了《Learning From Data》这本与机器学习基石课程配套的教材之外，《Learning From Data Plus》版本还补充了林轩田老师提供的e-chapter内容（英文版），包括： - e-Chapter 6: Similarity-Based Methods - e-Chapter 7: Neural Networks - e-Chapter 8: Support Vector Machines - e-Chapter 9: Learning Aides 如果你正在学习这门课程，我可以免费分享这些补充资料。
     
  • Learning from Data, Volume 2
    优质
    《Learning from Data, Volume 2》是机器学习领域的经典教材第二卷，深入探讨了数据驱动的学习方法和理论基础。 ### 相似性基础方法（基于《Learning from Data》第6章） 在深入探讨相似性基础方法之前，我们首先简要回顾一下林轩田教授的著作《机器学习基石》与《机器学习技法》，这两本书为读者提供了坚实的理论基础和技术实践指南。 #### 一、相似性基础方法概述 **相似性基础方法**是一种直观的学习策略，它通过比较待分类对象与已有数据集中的对象之间的相似度来进行分类或预测。这种方法简单而有效，尤其适用于那些难以用传统统计模型处理的情况。 例如，在描述中提到的一个5岁小男孩将一个从未见过的生物——半人马，根据其特征与他已知的人类和马进行比较，从而做出了一种合理的分类。这个例子很好地展示了人们如何在日常生活中利用相似性来进行判断和决策。 #### 二、相似性的量化 为了将直观的方法转化为可以量化的技术框架，本章节重点讨论了如何量化相似性，并提出了一系列重要的概念和技巧。 ##### 2.1 相似性的定义 - **定义**：相似性是指两个对象之间的相似程度。为了实现这一点，首先需要定义一个合适的相似性度量标准。 - **挑战**：找到既能反映对象之间的真实相似度又适合计算的度量标准并不容易。例如，在图像中的数字“9”和“6”，直观上看它们非常不同，但如果仅通过像素值来衡量，则可能会得到相反的结果。 ##### 2.2 相似性度量 - **常用度量方法**： - **欧几里得距离**：最常用的度量方式之一，适用于数值型数据。 - **余弦相似度**：适用于文本数据和高维稀疏向量。 - **Jaccard相似系数**：适用于集合类型的数据。 - **预处理步骤**： - **中心化**：移除均值，使每个特征具有零均值。 - **轴对齐**：确保特征在同一尺度上进行比较。 - **归一化**：将特征缩放到同一范围，如[0, 1]区间内。 ##### 2.3 最近邻规则 - **定义**：最近邻规则是最基本的相似性基础方法之一，其原理是给新输入对象分配与之最相似的对象所属的类别。 - **实现**：为了实施最近邻规则，首先需要量化两个对象之间的相似度。然后，对于给定的新输入，找到训练集中与其最相似的对象，并将该对象的类别作为预测结果。 ##### 2.4 实例分析 考虑一个简单的数字识别问题，其中包含三个数字：“6”、“9”、“9”。如果我们使用像素值来衡量相似性，则两个“9”之间的相似度可能远低于“6”与任何一个“9”之间的相似度。这显然不符合直觉。因此，需要对原始数据进行预处理，例如： - **中心化**：确保数字图像居中。 - **轴对齐**：保持数字的大小和位置一致。 - **归一化**：调整图像的尺寸，使其具有相同的比例。 通过这样的预处理步骤可以显著提高相似性度量的准确性，并进而提升最近邻规则等方法的分类性能。 #### 三、相似性基础方法的应用 相似性基础方法不仅限于简单的分类任务，还可以应用于更广泛的场景，包括但不限于： - **图像检索**：用户上传一张图片，系统返回数据库中最相似的图片。 - **推荐系统**：根据用户过去的喜好，推荐与其兴趣相似的产品或内容。 - **异常检测**：识别与正常模式不相匹配的数据点或序列，在安全监控、设备故障预警等领域有广泛应用。 #### 四、结论 相似性基础方法提供了一个强大的工具箱，用于解决许多实际问题。通过对相似性的准确量化以及适当的预处理步骤，这种方法能够帮助我们有效地进行分类、预测甚至是发现新的类别。未来的研究将进一步探索如何在高维度数据空间中更高效地计算相似性，并开发出更复杂的相似性度量方法。
     
  • 《Learning From Data (2nd Ed)》PDF
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    《Learning From Data (2nd Ed)》是一本关于数据科学和机器学习领域的经典教材，通过清晰的概念讲解与实用案例分析，引导读者掌握从数据中提取知识的关键技能。本书第二版更新了最新的研究进展和技术应用。 《Learning From Data 2nd Ed》是一本备受数据科学与机器学习领域专业人士推崇的经典教材，由Yaser Abu-Mostafa、Hamid Magdon-Ismail及Atul Venkataraman三位作者共同编写。本书第二版在第一版的基础上进行了更新和扩展，旨在帮助读者深入理解从数据中提取知识的基本原理和方法。 书中核心概念是“学习”，涵盖了监督学习、无监督学习以及强化学习等多种机器学习类型。它详细解释了如何通过观察输入与输出之间的关系来构建预测模型，在图像识别、自然语言处理及推荐系统等实际应用中尤为重要。 在监督学习部分，作者深入探讨线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）和决策树等基本算法，并介绍了这些方法的数学基础。书中还强调了如何利用这些工具进行有效的特征选择与模型评估，同时涵盖了过拟合及正则化等关键概念。 无监督学习部分讨论了聚类、降维以及关联规则挖掘等多种技术，在没有明确输出标签的情况下帮助发现数据中的模式和结构。特别是主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）等方法在高维数据可视化与特征提取中扮演重要角色。 强化学习章节介绍了智能体通过与环境互动来学习的过程，强调了Q-learning及策略梯度算法的应用，并讨论了探索与开发的平衡问题，在游戏AI等领域有广泛应用价值。 本书还涵盖了概率论和统计学的基础知识，包括贝叶斯定理、最大似然估计以及假设检验等核心概念。这些理论为理解和实施机器学习算法奠定了坚实基础。 书中通过实例及习题帮助读者将理论应用于实践，从简单的计算问题到涉及深度理解与编程的挑战性任务均有所涵盖，鼓励动手操作以提升解决问题的能力。 总之，《Learning From Data 2nd Ed》是一本全面深入的教材，适合初学者入门也提供给有经验的数据科学家宝贵参考。通过本书的学习读者可以系统掌握机器学习的理论和实践知识，并更好地应对数据驱动世界的挑战。
     
  • 《Data Science from Scratch》中文版+英文版+源代码
    优质
    本书提供了一条从零开始学习数据科学的道路，涵盖理论知识与实践操作。该版本包含中文翻译、原版英文书及全部源代码，适合初学者深入理解数据分析和算法原理。 虽然有人称数据科学为指路明灯，但实际上它涵盖了众多需要深入学习的知识领域。每一章节都值得你花时间去借阅相关书籍，并且每章内容都需要通过一两个月的实践案例来掌握，这样才能真正入门。 书中的代码片段往往只有作者自己清楚它们的功能和作用。后面的内容也是如此...
     
  • 《机器学习基础》-林轩田15
    优质
    《机器学习基础》是由台湾大学教授林轩田主讲的一门课程，系统地介绍了机器学习的基本理论和方法。该课程适合初学者入门，并为深入研究打下坚实的基础。 Lecture 15: Validation Model Selection Problem The model selection problem can be dangerous if handled improperly, and dishonest practices in testing (Etest) can lead to misleading results. Validation involves selecting a model based on its performance on the training data (Eval(Dtrain)) while ensuring it generalizes well to unseen data by returning Am*(D). Leave-One-Out Cross Validation provides an almost unbiased estimate but requires significant computational resources. V-Fold Cross Validation offers a balance between computation and performance, making it more practical for many applications.
     
  • 林轩田台湾大学机器学习笔记.zip
    优质
    《林轩田台湾大学机器学习课程笔记》是一份详尽的学习资料，涵盖了从基础理论到高级算法的全面内容。这份笔记来自知名教授林轩田在台湾大学开设的机器学习课程，广泛应用于个人和学术研究中。 台湾大学林轩田的机器学习笔记非常实用，推荐大家参考，并请记得注明出处。感谢台湾大学的林轩田教授及其团队分享这些宝贵的资源，希望大家能够相互学习、共同进步。
     
  • Deep Learning (英文版)
    优质
    《Deep Learning》是一本全面介绍深度学习理论与实践的英文版著作，涵盖神经网络、卷积网络及递归网络等主题。 《Deep Learning》英文版是深度学习领域的一本奠基性经典书籍。
     
  • 林轩田《机器学习基石》笔记（台湾大学）_红色石头PDF版
    优质
    该文档为林轩田教授在台湾大学开设的《机器学习基石》课程的学习笔记，由红色石头整理并提供PDF版本，内容详实且易于理解。 这门课的笔记版本很多，但相比之下红色石头的那一版是最好的。该资源为PDF格式，方便大家阅读和批注。如果只是浏览内容，则可以直接查看作者的相关博文。
     
  • Extracting Information from Text Data
    优质
    Extracting Information from Text Data探讨从大量文本资料中提取有价值信息的方法与技术，涵盖自然语言处理、机器学习等领域的应用。 《Mining Text Data》是一本在自然语言处理方面讲解较为全面的书籍。