”基于大数据的机器学习原理与最佳实践“ 的搜索结果

     不论是数据科学，传统机器学习还是深度学习，相关的理论讲解和代码资源已经十分丰富，但是当我们实际想要使用代码实现这些理论的时候，却总觉得机器学习或者数据科学的任务流程会有点复杂：繁琐的前置数据分析和处理...

     目录 偏差&方差 常见算法优缺点 朴素贝叶斯  优点： 缺点： 朴素贝叶斯应用领域  Logistic Regression（逻辑回归）  优点： 缺点： logistic回归应用领域： ...CART分类与回...

     第一章 云计算的概念与发展 1.1 云计算简介 云计算的技术内容包括分布式计算技术，虚拟化技术，网络技术，服务器技术，数据中心技术，云计算平台技术，存储技术等 云计算的定义：一种基于互联网的计算方式，通过...

     什么是机器学习？从定义、发展历程及目前的状态来看，机器学习由3个主要分支组成：监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。这三类学习都可以...

     20世纪90年代末至21世纪初，关于机器学习（Machine Learning）及其应用领域，深刻地影响着人们的生活。随着互联网、移动互联网、大数据等技术的发展，我们逐渐形成了一个庞大的信息网络，每天产生海量的数据。如何...

     本文是对Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering一文的翻译和解读。看过我翻译文章的同学知道我翻译文章一般都不太老实，没有那么“忠于原著”，本篇也不例外，本篇对于原文的解读大概有三种...

     作者导语：作为一个数学系出身，半路出家开始搞机器学习的人，在学习机器学习的过程中自然踩了无数的坑，也走过很多本不该走的弯路。于是很想总结一份如何入门机器学习的资料，也算是为后来人做一点点微小的贡献。...

     内容简介 随着技术迭代的不断加速，大数据极大改变了行业领域对信息流动的限制。本期我们聚焦2017年领域内热门技术与应用实践，带领大家深度解析大数据技术难点和发展趋势。厉兵秣马今点将，群雄逐鹿正当时。...

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