1.机器学习概述 1.1.人工智能与机器学习 1.2.机器学习分类 1.3.机器学习应用 1.4.机器学习常用术语解释 2.模型的评估与选择 2.1.经验误差与过拟合 2.2.评估方法 2.3.性能度量 2.4.偏差与方差 3.线性回归 ...
目录 一、常见方法与其核心 二、这几种常见方法的优缺点和适用情况 ...以一种基于降维的方式将所有的样本映射到一维坐标轴上,然后设定一个阈值,将样本进行区分,映射依据为:类间间距大,类内间距小。...
机器学习期末题库 题型 选择:少选不扣全分 简答 计算:CART树和隐马尔可夫计算不考✨,不会出现小数点以后的计算????(我怎么觉得老师说这话不可置信呢,这一句话把计算题排除得也没剩几个了) 开放:20分 ...
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机器学习分类,简单讲述了九种机器学习模型
提取图片的特征,特征分类处理,训练并建立模型,然后在进行识别。主要通过通过颜色和纹理对图像特征进行提取。 定义一个模型并提供初始的参数值 向模型输入图像数据集和已知的正确标签进行训练 ...
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...
文章目录第1章 绪论 第1章 绪论 1.1 求版本空间 先看书中示例 版本空间: 从假设空间删除掉与正例不一致和与反例一致的假设后,剩余的假设所组成的集合。它可以看成是对正例的最大泛化。 表1.1的训练数据集对应的...
突破传统学习束缚,借助ChatGPT的神奇力量,解锁AI无限可能!
人工智能的浪潮正在席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们耳边:人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是...
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...
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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...
学习曲线 机器学习Diagnose Bias and Variance to Reduce Error 诊断偏差和方差以减少误差 When building machine learning models, we want to keep error as low as possible. Two major sources of error are ...
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...