”机器学习“ 的搜索结果

     机器学习分类:监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习分类:分类问题和回归问题 分类:输出变量为有限个离散值(判断好坏/判断种类) 回归:输出变量为连续性变量(预测房价/预测产量) MATLAB中(分类学习...

     机器学习的几个基本概念 在机器学习和模式识别等领域中,一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set ) 和测试集(test set)。其中训练集用来估计模型,验证集用来确定网络结构...

     一、机器学习应用 1、机器学习技术正在支撑着各类搜索引擎(尤其是贝叶斯学习技术)等 2、机器实际上是一个应用驱动的学科,其根本的驱动力是:“更多、更好地解决实际问题”。由于近20年的飞速发展,机器学习...

     机器学习(二)之回归模型回归模型线性回归模型步骤step1:模型假设——线性模型step2:模型评估——损失函数step3:最佳模型——梯度下降梯度下降算法在现实世界中的挑战选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并...

     机器学习作为一种兼顾开发效率以及开发成本的方法,已经逐渐应用于材料发现、结构分析、性质预测、反向设 计等多个领域,并且在材料学研究中展现出惊人的潜力。传统的发现新材料的方法,如经验试错法和基于密度泛 函...

     机器学习是人工智能的一个分支。 机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。 机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性...

     导读: 人工智能(AI)和机器学习(ML)(人们曾认为这两者是公司不切实际的项目)正在成为主流。 人工智能(AI)和机器学习(ML)(人们曾认为这两者是公司不切实际的项目)正在成为主流。 有越来越多的企业正在...

     拿到一批原始数据后,...数据标准化就是把有量纲的数据变成无量纲的数据,把量级不同的数据处理到同一个量级,从而让不同纬度的数据之间具有可比性,对于机器学习来说,用来提升模型的预测效果。 具体常用的标准...

     一、计量经济学与机器学习的联系和区别: 共通之处在于二者所使用的“原材料”和任务的形式的高度相似性。简单来说,两类方法的最终输入都是结构化数据。你有一个因变量,有一堆自变量,有好多的个案。最后的目的都...

     机器学习期末考试 得分:100分(欢迎讨论评论) 1.单选(2分) 一监狱人脸识别准入系统用来识别待进入人员的身份,此系统一共包括识别4种不同的人员:狱警,小偷,送餐员,其他。下面哪种学习方法最适合此种应用需求: A...

     机器学习与人工智能变得越来越热。大数据原本在工业界中就已经炙手可热,而基于大数据的机器学习则更加流行,因为其通过对数据的计算,可以实现数据预测、为公司提供决策依据。跟我们生活息息相关的最常见机器学习...

     机器学习之一:什么是机器学习? 1. 什么是机器学习? 长期以来众说纷纭,Langley(1996)定义机器学习为:“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法...

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