斯坦福大学专题

斯坦福大学机器学习笔记(1)

监督学习 监督学习的非形式定义:给定一个训练集,其中包括一个输入向量 x=(x1,x2,...)T x=(x_1,x_2,...)^T和输出变量 y y,经过训练之后,获得一个模型。使用该模型预测新变量xnewx^{new}所对应的输出。监督学习可以分为两种情况。 若 y y的取值范围是一个有限的离散集合,则此类监督学习被称之为分类。若yy取值连续,则其应该被表示为 x x的函数。此时需用拟

斯坦福大学数据挖掘公开课学习笔记____Lesson2

Lesson2    总述:这节课主要讲线性回归问题及其解法。用梯度下降的方法来训练参数,或用最小二乘法来直接计算参数。 1.   线性回归(linearregression),即假设特征和结果满足线性关系,模拟出数学模型,然后将该数学模型用于预测或分类。 假设我们有房屋销售的数据: 面积(m^2) 卧室(间) … 销售价钱(万元) 123 2 … 250 150

斯坦福大学数据挖掘公开课学习笔记____Lesson1

Lesson 1 这节课主要介绍机器学习的分类。 (一) 机器学习主要处理的三类问题:   (1)      监督学习(supervisedlearning):通过学习来预测房屋价格的问题是监督学习问题的一个例子。之所以称之为监督学习是因为我们为这个算法提供了一组房屋大小和某种程度上可以看成正确答案的房屋价格的数据。换句话说,我们在“监督”问题的算法,给算法提供了一组“标准答案”。就

斯坦福大学心理教授教你如何与人交往

1.做事高效负责,规范化的价值观和知识体系,规范化的工作习惯和职业纪律、职业化的工作作风和流程。 2.技术精湛,经验丰富,有独立分析和解决问题的能力。 3.善于沟通,不论是和客户,同事,项目经理,新手,还是老手,乐于和他人合作,具有团队精神。 4.做任何事情的最终目的都是为了不再做这件事。 斯坦福大学心理教授教你如何与人交往 美国斯坦福大学心理系教授罗亚博士认为,人人生而平等,每个人都有足

不开玩笑,你应该像「搬砖」一样写代码!斯坦福大学研究如是说

由于程序员不可避免要进行很多重复性的工作,并且工作强度很高,导致有一种自嘲的说法出现:程序员们自称自己每天都在搬砖(实际上很多职场人都这么自嘲)。我相信当我们说工作像「搬砖」的时候,只是在表达一种不满和自嘲,没有其他积极的含义。不过从斯坦福大学10年前的一份研究结果来看,我们或许真的可以对「搬砖」这个词进行另外一种解读,并从中找到一些提升工作效率的密码。 如何让你的想法长腿? 2014年斯

《浪潮之巅》15硅谷的摇篮 斯坦福大学

硅谷的兴起很大程度上是靠斯坦福全方位的支持。斯坦福的起步比哈佛大学和其它知名大学要晚得多,但是却能够够在短时间内跻身前列,它的成功离不开的就是开放式的教学环境,其它大学的教授和学生都是以自己学业上的成就来作为炫耀的资本,所以说大学更注重的是研究学习而不是产学结合,正是因为这样的做法导致了斯坦福大学成为了一个创业的人才最多的地方,硅谷的成功离不开斯坦福,斯坦福首先将自己的学校剩余的空地租赁出去,正是

《统计学习基础:数据挖掘、推理和预测》-斯坦福大学人工智能学科专用教材...

本周,我们为您带来Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman撰写的《统计学习的要素》。该统计(和机器)学习领域的开创性著作的第一版最初于近20年前出版,并迅速巩固了自身地位,成为该领域的领先著作之一。然而,在过去的几年中,统计学习的要素并没有保持一成不变,因此该书的第二版于2009年出版。这是我们今天讨论的第二版,尤其是2017年的第12版。

斯坦福大学自然语言处理第六课“文本分类(Text Classification)”

一、课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课: https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展、注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习。 课件汇总下载

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(四):图像分类笔记(上)

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记 由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元,比较详细地翻译了课程笔记,我这里就是参考和总结。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(四):图像分类笔记(上) 图像分类 目标:这一节我们将介绍图像分类问题。所谓图像分类问题,就是已有固定的分类标签集合,然后对于输入的图像,从分类标签集合中找出一个分类标签,最

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(三):Python Numpy教程(3)

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记 由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元,比较详细地翻译了课程笔记,我这里就是参考和总结。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(三):Python Numpy教程 SciPy Numpy提供了高性能的多维数组,以及计算和操作数组的基本工具。SciPy基于Numpy,提供了大量的计算和操作数组的函数,这

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(二):Python Numpy教程(2)

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记 由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元,比较详细地翻译了课程笔记,我这里就是参考和总结。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(二):Python Numpy教程 Numpy Numpy是Python中用于科学计算的核心库。它提供了高性能的多维数组对象,以及相关工具。 数组Arrays 一个num

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(一):Python Numpy教程(1)

最近开了一个新坑——【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程,准备认真学习并记录自己的学习历程。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记 由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元,比较详细地翻译了课程笔记,我这里就是参考和总结。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(一):Python Numpy教程 这个课程将使用Python编程语言来

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(十八):卷积神经网络笔记(上)

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记 由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元,比较详细地翻译了课程笔记,我这里就是参考和总结。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(十八):卷积神经网络笔记(上) 卷积神经网络(CNNs / ConvNets) 卷积神经网络和上一章讲的常规神经网络非常相似:它们都是由神经元组成,神经元中有具有学习能力的权

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(十七):神经网络笔记3(下)

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记 由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元,比较详细地翻译了课程笔记,我这里就是参考和总结。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(十七):神经网络笔记3(下) 参数更新 一旦能使用反向传播计算解析梯度,梯度就能被用来进行参数更新了。进行参数更新有好几种方法,接下来都会进行讨论。 深度网络的最优化是现在

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(十六):神经网络笔记3(上)

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记 由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元,比较详细地翻译了课程笔记,我这里就是参考和总结。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(十六):神经网络笔记3(上) 学习过程 在前面章节中,我们讨论了神经网络的静态部分:如何创建网络的连接、数据和损失函数。本节将致力于讲解神经网络的动态部分,即神经网络学习参数

斯坦福大学推出pyvene:开创性的AI模型干预Python库

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行! 订阅:https://rengongzhineng.io/ 在AI领域不断演化的今天,理解和操作神经模型变得至关重要。这一需求源自多

斯坦福大学怎样讲情感分析

一、自然语言处理概览——什么是自然语言处理(NLP) 1)相关技术与应用 自动问答(Question Answering,QA):它是一套可以理解复杂问题,并以充分的准确度、可信度和速度给出答案的计算系统,以IBM‘s Waston为代表; 信息抽取(Information Extraction,IE):其目的是将非结构化或半结构化的自然语言描述文本转化结构化的数据,如自动根据

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(十五):神经网络笔记2(下)

【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记 由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元,比较详细地翻译了课程笔记,我这里就是参考和总结。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记(十五):神经网络笔记2(下) 损失函数 我们已经讨论过损失函数的正则化损失部分,它可以看做是对模型复杂程度的某种惩罚。损失函数的第二个部分是数据损失,它是一个有监督学习问题,

斯坦福大学华人教授研发柔性电子材料,软似皮肤并且可拉伸

美国斯坦福大学华人教授鲍哲南领导的研究团队在开发出一种导电性和拉伸性俱佳的高分子材料。 目前,智能服饰开始出现在我们的生活中,如何让智能服装变的既智能又人性化是科学家追求的目标。美国斯坦福大学的一位华人教授鲍哲南带领他的团队长期以来致力于研究柔性电子,现在他们的成果已经赫然伫立。 鲍哲南教授表示,现有包括电极和材料在内的电子器件都是硬的。它们在测量中枢神经电流、心脏电流时

斯坦福大学全能家政服务机器人Mobile ALOHA以及“小群体大智慧”Zooids集群机器人

斯坦福大学成功研发出低成本自主进化克隆人类行为和任务的能力全能型家政服务机器人。 原文标题: 【Mobile ALOHA-Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation】 论文链接:【Mobile ALOHA (mobile-aloha.github.io)】。 以及由斯坦福大学和法

OpenAI、斯坦福大学提出Meta-Prompting,有效提升语言模型的性能

为了研究如何提高语言模型的性能,使其更充分有效地输出对于提问的回答,来自斯坦福和 OpenAI 的学者强强联手,通过提出一种名为元提示(meta-prompting)的方法来深入探索。元提示通过让单个语言模型(如 GPT-4)充当中央控制器和多种专家角色,以实现对各种任务的准确和可靠回复。该方法结合了多个独立专家模型的优势和多样性,以便更好地解决复杂的任务和问题。 元提示的显著特点之一是其将复杂

马云斯坦福大学演讲:想法与技术可以改变世界

视频链接: http://c.open.163.com/mob/video.htm?plid=MBB33UV63&mid=MBB3FH8PP#share-mob 为中文演讲,讲述了阿里历史,以及阿里精神

乔布斯在斯坦福大学经典演讲

今天,很荣幸来到各位从世界上最好的学校之一毕业的毕业典礼上。我从来没从大学毕业过,说实话,这是我离大学毕业最近的一刻。 今天,我只说三个故事,不谈大道理,三个故事就好。 第一个故事,是关于人生中的点点滴滴如何串连在一起。 我在里德学院(Reed College)待了六个月就办休学了。到我退学前,一共休学了十八个月。那么,我为什么休学? 这得从我出生前讲起。 我的亲生母亲当时是个研究生,年轻未婚妈妈

斯坦福大学机器学习——因子分析(Factor analysis)

一、问题的提出 在EM算法求解高斯混合模型一文中,我们的样本集 ,而样本的数量m远大于样本的维度n,因此,可以轻易的构造出高斯混合模型。 现在,我们再看下不同的情况:假如,或,我们将很难构建一个普通高斯模型,更别提高斯混合模型。这m个的数据仅仅是 的子空间,如果我们用这m个数据建立高斯模型,并对利用极大似然,对期望和方差进行参数估计。可得: 我们将发现协方差为奇异矩

k近邻算法_专栏|李飞飞主讲斯坦福大学 CS231n 课程笔记:K 近邻算法线性分类...

AI 科技评论按:本门课程是李飞飞主讲的斯坦福 CS231n 计算机视觉课程,吉林大学珠海学院的赵一帆进行了笔记方面的整理。笔记如有出错,请及时告知。本文对应章节:数据驱动的图像分类方式:K 最近邻与线性分类器。上一章节:计算机视觉历史回顾与介绍 回到图片上来讨论KNN: 可以看到,它实际上表现的不是很好。这里标记了红色和绿色,图像分类正确与否取决于它的最近邻值,可以看到 KNN 的表现效果不

斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积

斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解,在FLOP和I/O成本之间取得平衡,提高模型质量和效率。并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列,并在人工智能应用程序中打开新的可能性。 处理长序列的效率一直是机器学习领域的一个挑战。卷积神经网络(cnn)最近作为序列建模的关键工具获得了突出的