在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型，并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能，尽管不需要深入的人工智能知识，但还是需要搞清楚一些概念才行。
线性回归是单层神经网络，设计的概念和技术适用于大多数深度学习模型；因此，我们以线性回归为例，学习深度学习模型的基本要素和表示方法。
AI 研习社按：本文作者为 Jahnavi Mahanta，前 American Express （美国运通公司）资深机器学习工程师、深度学习在线教育网站 Deeplearningtrack 联合创始人。 Jahnavi Mahanta：对算法的作用建立直觉性的理解——在我刚入门机器学习的时候，这让我觉得非常困难。不仅仅是因为理解数学理论和符号本身不容易，也因为它很无聊。我到线上教程里找办法，但里面只有公式或高级别的解释，在大多数情况下并不会深入细节。 就在那时，一名数据科学同事介绍给我一个新办法——用 E
AI科技评论按：本文作者为 Jahnavi Mahanta，前 American Express （美国运通公司）资深机器学习工程师、深度学习在线教育网站 Deeplearningtrack 联合创始人。 Jahnavi Mahanta：对算法的作用建立直觉性的理解——在我刚入门机器学习的时候，这让我觉得非常困难。不仅仅是因为理解数学理论和符号本身不容易，也因为它很无聊。我到线上教程里找办法，但里面只有公式或高级别的解释，在大多数情况下并不会深入细节。 就在那时，一名数据科学同事介绍给我一个新办法——用 E
测量预测值Ŷ与某些真实值匹配程度。MSE 通常用作回归问题的损失函数。例如，根据其属性估算公寓的价格。
机器学习现在越来越受欢迎，越来越多的世界人口认为它是一个神奇的水晶球：预测未来何时以及将会发生什么。该实验使用人工神经网络揭示股市趋势，并展示时间序列预测根据过去的历史数据预测未来股票价格的能力。
我不是机器学习专家。我只是一个受过训练的软件工程师，我很少和人工智能打交道。我一直想钻研更深入的机器学习，但从来没有真正找到“in”。这就是为什么2015年11月谷歌开源TensorFlow的时候，我非常兴奋，知道是时候开始学习了。听起来不太戏剧化，但对我来说，这实际上有点像普罗米修斯从机器学习的奥林匹斯山把火传给人类。在我的脑海里浮现出这样一个想法：当谷歌研究人员发布他们的Map Reduce论文时，整个大数据领域和Hadoop等技术都得到了大大的加速。这一次，这不是一篇论文，而是经过多年的发展，他们在内部使用的软件。
我确信Alpha存在的空间非常小，而且很难长期驻留不变，导致金融市场数据的性质几乎就是被设计成用随机性来欺骗我们。
哈喽，大家好！这一期将给大家介绍一个贝叶斯决策分析理论的应用案例。即如何应用贝叶斯理论，在美国流行的综艺节目“The Price is Right”中的“ShowCase”环节中帮助选手给出最优的出价策略，进而赢得比赛并得到最大的奖励（Double ShowCase Winner）。
今天给大家聊点机器学习，不过这篇是给小白读者写的，会比较基础，不需要太多数学知识就能看懂。当然一篇文章入门是不够的，但一定可以让你理解机器学习最核心最根本的原理，理解整个算法运行的机制和主要脉络。
导读：本文内容较长，较为详细的阐述了进行时间序列预测的步骤，有些内容可能暂时用不到或者看不懂，但不要紧，知道有这么一个概念，后续碰到的时候，继续深入学习以及使用就可以。
我不是一个机器学习专家，本来是一名软件工程师，与人工智能的互动很少。我一直渴望深入了解机器学习，但一直没有找到适合自己的入门方式。这就是为什么，当谷歌在2015年11月开源TensorFlow时，我非常兴奋，知道是时候开始学习之旅了。不想过于夸张，但对我来说，这就像是普罗米修斯从机器学习的奥林匹斯山上将火种赠予人类。在我脑海中，整个大数据领域，以及像Hadoop这样的技术，都得到了极大的加速，当谷歌研究人员发布他们的Map Reduce论文时。这一次不仅是论文，而是实际的软件，是他们在多年的发展之后所使用的内部工具。
1. 人类学习 在一次自然测验前，王老师给同学们讲了 10 道不同风格的训练题。舒岱梓同学死记硬背的学，基本上是死记每道题的细节和解题步骤；肖春丹同学心不在焉的学，老师讲的时候他一直在分心；甄薛申同学举一反三的学，主要学习老师讲的解题思路和方法。讲完题后老师开始发卷子测验，里面有 10 道测验题。舒岱梓同学把训练题学的太过以至于测验题稍微变动一点就做不好了，典型的应试教育派；肖春丹同学学习能力低下，训练题都学不好，测验题一样也做不好，典型的不学无术派；甄薛申同学学到了题里的普遍规律，发现所有题都是万变不离
原作者：@JayAlammar 翻译：成江东 我不是一个机器学习专家，本来是一名软件工程师，与人工智能的互动很少。我一直渴望深入了解机器学习，但一直没有找到适合自己的入门方式。这就是为什么，当谷歌在2015年11月开源TensorFlow时，我非常兴奋，知道是时候开始学习之旅了。不想过于夸张，但对我来说，这就像是普罗米修斯从机器学习的奥林匹斯山上将火种赠予人类。在我脑海中，整个大数据领域，以及像Hadoop这样的技术，都得到了极大的加速，当谷歌研究人员发布他们的Map Reduce论文时。这一次不仅是论文，而是实际的软件，是他们在多年的发展之后所使用的内部工具。
小黑，Datawhale团队成员，秦时明月十年铁粉，本科就读于山西大学，保研至天津大学并硕博连读，现为2018级博士，研究方向：脑机接口。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的而不是感知的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序列模型的一种,与一般的时间序列模型不同的是模型中包含跳跃,即有门限,因此对模型的参数估计还需先对门限的选取讨论。
今天我们这里要讲第一个有监督学习算法，他可以用于一个回归任务，这个算法叫做 线性回归
线性回归可以说是最简单的机器学习入门了，上一篇我们使用了一个最简单的模型，只有一个变量，只有一次方。机器很完美的给出了模型和正确的结论。
在JavaScript中，拟合数学函数是一个常见的任务，特别是在数据分析、可视化和机器学习等领域。拟合数学函数可以帮助我们根据一组数据点找到最符合的曲线或函数，从而更好地理解数据的趋势和规律。本文将介绍如何在JavaScript中使用库来进行数学函数拟合。
多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为：
单因素方差分析：只有一个因素A对实验指标有影响，假设因素A有r个水平，分别在第i个水平下进行多次独立的观察，所得到的实验指标数据如下：
如上图，横轴为房屋的面积，竖轴为房屋的价格。通过收集的数据以点的方式列于图上，由图可看出整体呈线性模型，面积越大价格越高。而其呈现线性模型的原因在于我们在计算房价时也以房屋面积乘以每平方米的房屋价格再加上一个偏执得到。
一 什么是回归分析法 “回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法： 1．根据预测目标，确定自变量和因变量 明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。 2．建立回归预测模型 依据自变
代价函数有助于将最可能的线性函数与我们的数据相拟合。在线性回归中，我们有一个这样的数据集，m表示训练集样本数，而我们的假设函数，也就是我们用来进行预测的函数，是图中所示的线性函数形式。
上次我们讲到监督学习中，有个预测房价的例子，在这个例子中，我们知道一个房子的面积，要这个房子的预测价格。从机器学习的角度说，就是需要我们建立一个模型，模型的输入是房子面积，输出是房子价格。那么这个模型到底是个什么东西呢？
当我们说起金融时间序列的预测，大家可能第一个想到的是预测股票价格。 然而，Chollet 的《Deep Learning with Python》一书强调，人们不应该尝试使用时间序列预测方法去预测股票价格。 他解释道，在股市中过去的数据并不是估计未来的一个好的基础。
投资市场中的订单薄（Order book），是指针对某个股票/商品/货币在公开市场上的一系列报价数据，这些数据是有所有的申买价和对应的数量，以及申卖价和对应的数量。通常有很多个价格档位，这些价格是匿名的。通过订单薄可以放映出市场中买卖双方的力量。通常来讲，订单薄是针对同一个交易所的统一标的（股票、商品、货币等等）而言。
如果仅考虑面积和房龄，可设面积为x1，房龄为x2，价格为y这样我们就能建立起一套基于x1和x2的线性方程来计算y的值
当评估模型的质量时，能够准确测量其预测误差至关重要。然而，测量误差的技术常常会给出严重误导的结果。因为可能导致会过拟合，就是模型可以非常好地拟合训练数据，但是对于在模型训练中未使用的新数据预测结果不太好。这里是准确测量模型预测误差的方法的概述。
天天跟数据打交道的研究人员，都有一个成为Kaggle顶级大师（Grandmaster）的梦想。
智能传感器是一种具有信息处理功能的传感器，它带有微处理器，可以完成采集、处理和交换信息的工作。智能传感器是传感器集成化与微处理机相结合的产物，兼有信息检测、信息记忆以及逻辑思维与判断功能。
股票市场预测由于其非线性、高度波动性和复杂性，一直是个复杂的问题。近年来，深度学习在许多领域占据了主导地位，在股市预测方面取得了巨大的成功和普及。本文以深度学习技术为重点，对其应用于股市预测研究进行结构化和全面的概述，介绍了股市预测的四个子任务及股市预测主流模型，并分享了一些关于股市预测的新观点及未来的几个方向。
从本系列文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前五篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络、theano正规化处理，这篇文章讲解神经网络的评价指标、特征标准化和特征选择，均是基础性知识。主要是学习"莫烦大神" 网易云视频的在线笔记，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章和在线笔记，希望对您有所帮助，本系列作者采用一篇基础一篇代码的形式讲解，也建议大家一步步跟着学习，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~
线性回归对已有数据进行建模，可以对未来数据进行预测。有些人觉得线性回归太过简单，甚至不屑于称之为机器学习；另外一些人觉得很多编程库已经对线性回归做了封装，使用时调用一下函数就好，不必了解太多数学推导过程。实际上，线性回归是所有机器学习技术的一个最好起点，很多复杂的机器学习技术以及当前大火的深度神经网络都或多或少基于线性回归。
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
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问题导读 1.什么是机器学习模型？ 2.机器学习数学符号是如何认识的？ 3.损失函数的作用是什么？ 我们可能听说过机器学习、深度学习。可是我们可能觉得非常神秘或则难懂。有这种感觉，是因为对人工智能缺乏了解造成的。深度学习和我们的传统编程其实是差不多的，关键是我们要懂里面的逻辑，或则说知识，或则说门道，懂了这些，我们机器学习就会比较简单了。这里给大家说说，我们经常听到的“模型”，什么是机器学习模型，模型训练，怎么个训练法。 提前说明的是，这里我们举例，举例的时候大家可能看到一些特殊的符号就懵逼了，其实这都是我们的错觉造成的，比如2的N次方，我们知道它是2*2*2.。N，这是它表示的含义。可能当我们看到
可以说模型、策略和算法是统计学习的三个重要因素，确定了三个要素也就确定了整个方法。也就是说建模的基本框架就定下来了。
本文的目的是展示使用时间序列从数据处理到构建神经网络和验证结果的过程。作为一个例子，金融系列被选择为完全随机的，一般来说，如果传统的神经网络架构能够捕获必要的模式来预测金融工具的行为，那就很有趣了。
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