Title:RMachineLearningEssentialsAuthor:MicheleUsuelliLength:218pagesEdition:1Language:EnglishPublisher:PacktPublishingPublicationDate:2014-11-25ISBN-10:178398774XISBN-13:9781783987740GainquickaccesstothemachinelearningconceptsandpracticalapplicationsusingtheRdevelopmentenvironmentAboutThisBookBuildmachinelearningalgorithmsusingthemostpowerfultoolsinRIdentifybusinessproblemsandsolvethembydevelopingeffectivesolutionsHands-ontutorialexplainingtheconceptsthroughlotsofpracticalexamples,tipsandtricksWhoThisBookIsForIfyouwanttolearnhowtodevelopeffectivemachinelearningsolutionstoyourbusinessproblemsinR,thisbookisforyou.Itwouldbehelpfultohaveabitoffamiliaritywithbasicobject-orientedprogrammingconcepts,butnopriorexperienceisrequired.InDetailRMachineLearningEssentialsprovidesyouwithanintroductiontomachinelearningwithR.Machinelearningfindsitsapplicationsinspeechrecognition,search-basedoperations,andartificialintelligence,amongotherthings.Youwillstartoffbygettinganintroductiontowhatmachinelearningis,alongwithsomeexamplestodemonstratetheimportanceinunderstandingthebasicideasofmachinelearning.ThisbookwillthenintroduceyoutoRandyouwillseethatitisaninfluentialprogramminglanguagethataidseffectivemachinelearning.Youwilllearnthethreestepstobuildaneffectivemachinelearningsolution,whichareexploringthedata,buildingthesolution,andvalidatingtheresults.Thebookwilldemonstrateeachstep,highlightingtheirpurposeandexplainingtechniquesrelatedtothem.Bytheendofthisbook,youwillbeabletousethemachinelearningtechniqueseffectively,identifybusinessproblems,andsolvethembyapplyingappropriatesolutions.TableofContentsChapter1.TransformingDataintoActionsChapter2.R–APowerfulToolforDevelopingMachineLearningAlgorith

讲述alphazero的原文，发表在nature。
Along-standinggoalofartificialintelligenceisanalgorithmthatlearns,tabularasa,superhumanproficiencyinchallengingdomains.Recently,AlphaGobecamethefirstprogramtodefeataworldchampioninthegameofGo.ThetreesearchinAlphaGoevaluatedpositionsandselectedmovesusingdeepneuralnetworks.Theseneuralnetworksweretrainedbysupervisedlearningfromhumanexpertmoves,andbyreinforcementlearningfromself-play.Hereweintroduceanalgorithmbasedsolelyonreinforcementlearning,withouthumandata,guidanceordomainknowledgebeyondgamerules.AlphaGobecomesitsownteacher:aneuralnetworkistrainedtopredictAlphaGo’sownmoveselectionsandalsothewinnerofAlphaGo’sgames.Thisneuralnetworkimprovesthestrengthofthetreesearch,resultinginhigherqualitymoveselectionandstrongerself-playinthenextiteration.Startingtabularasa,ournewprogramAlphaGoZeroachievedsuperhumanperformance,winning100–0againstthepreviouslypublished,champion-defeatingAlphaGo.

深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)中近年来备受重视的一支，深度学习根源于类神经网络(ArtificialNeuralNetwork)模型，但今日深度学习的技术和它的前身已截然不同，目前最好的语音识别和影像辨识系统都是以深度学习技术来完成，你可能在很多不同的场合听过各种用深度学习做出的惊人应用(例如：最近红遍大街小巷的AlphaGo)，听完以后觉得心痒痒的，想要赶快使用这项强大的技术，却不知要从何下手学习，可以学习一下这个资料。
可以毫不犹豫的说，这个资料是我看过最系统，也最通俗易懂的关于深度学习的文章。
它是由台大教授李宏毅讲解一天搞懂深度学习讲课的PPT，PPT主要包含四部分：什么是深度学习、深度学习的各种小技巧、有记忆力的深度学习模型、深度学习的应用和展望。
OutlineLectureI:IntroductionofDeepLearningLecturell:TipsforTrainingDeepNeuralNetworkLecturelll:ariantsofneuralNetworkLecturev:NextWaveLectureIntroductionofDeeplearningOutlineoflecturentroductionofDeepLearningLet'sstartwithgeneralmachinelearningWhyDeep"HelloWorldforDeepLearningMachineLearningLookingforafunctionSpeechrecognitionHowareyouImagerecognition=“Cat"Playinggo5-5″(nextmoveDialogueSystemHello(whattheusersaid)(systemresponseImageRecognition:FrameworkcatAsetofModefunctioncat)=“money"dosnakeImageRecognition:FrameworkcatAsetofModelf(41)="cat"f(=“moneyfunctionBetter)=“dog"f2(nakeGoodnessoffunctionfSupervisedLearningTrainingDatamonkey”“cat"“dogImageRecognition:FrameworkcatModelTrainingTestinAsetofunctioncatStepGoodnessofPickthe"Best"FunctionUsingfunctionfStepStep3TrainingDatamonkey”“cat"“dogThreestepsfordeeplearningStepStepStep3:pickdefineasetgoodnessofthebestoffunctionfunctionfunctionDeepLearningissosimple3DCTENCENTCO

卷积神经网络python实现。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一[1-2]。
由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariantclassification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-InvariantArtificial

ArtificialIntelligenceAModernApproach第三版习题答案，英文

遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
　　遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
为了解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型（artificialbeecolonyalgorithm）。
本资源为人工蜂群算法matlab代码

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ClassificationofEvokedEmotionsUsinganArtificialNeuralNetworkBasedonSingle,Short-TermPhysiologicalSignals

人工智能（AI，ArtificialIntelligence）正日益受到企业的重视，这些企业分布在各行各业中，具有不同的企业规模，从资金充裕的初创公司到一些久负盛名的软件企业。
金融企业同样也在构建以AI为驱动的投资顾问【1】。
此外，聊天机器人已能提供多种多样的服务，从客户服务【2】到销售助理【3】。
尽管AI得到了广泛的关注，但是很多人并不清楚的是，事实上AI依赖于知识工程、信息架构（IA，InformationArchitecture）和高质量的数据源。
一些企业回避了这些问题，宣称它们的算法能操作非结构化信息源，即能做到“理解”这些数据源、解释用户的查询以及无需预定义架构或用户介入即可展示结果

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。