”机器学习“ 的搜索结果

     本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。当然,本文也面对一般读者,不会对阅读有相关的前提要求。   在进入正题前,我想读者心中可能会有一个疑惑:机器

     本文来源于李宏毅老师的机器学习课程。` 回归是一种有监督学习,主要是从中发现变量之间的相关性,确定变量间的关系式,从而预测输出的变量值。 一、回归定义 回归问题主要用于预测某连续变量的数值,例如:预测...

     1.先确定进行机器学习需要的主要包之间的依赖关系及对应的python版本,建议python版本不要太高(3.6或者3.7比较好),因为许多第三方的机器学习包并未对新版本的python进行适配(你如python3.8活python3.9)。...

     机器学习训练步骤 一、得到数据集并做预处理 1.分割数据集(train_test_split)   可以用train_test_split来处理得到的数据集,代码基本形式如下: from sklearn.model_selection import train_test_split X_train...

     机器学习是识别隐藏在数据中的可能性并将其转化为完全成熟机会的技术。巧合的是,机会是促进业务运营并在竞争对手中脱颖而出的因素。 了解机器学习算法如何应用于各个领域以获得可带来合法业务优势的结果至关重要。...

     随着人工智能的发展,从事机器学习、数据挖掘等相关工作,包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师,填补人工智能领域人才稀缺就业前景非常好,因此学习机器学习的人越来越多。不过这一方面的要求也很高...

     机器学习模型训练全流程! 周末在家无聊闲逛github,发现一个很有趣的开源项目,作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程,逻辑清晰、生动形象。同时,作者也对几张图进行了详细的讲解,学习...

     机器学习(深度学习)的根本问题是优化和泛化之间的对立。 优化(optimization)是指调节模型以在训练数据上得到最佳性能(即机器学习中的学习),而泛化(generalization)是指训练好的模型在前所未见的数据上的...

     Bias 是由于你使用的学习算法过度简单地拟合结果或者错误地拟合结果导致的错误。它反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,即算法本身的拟合能力。Bias 可能会导致模型欠拟合,使其难以...

     什么是机器学习二.机器学习的相关术语三.机器学习的典型任务四.假设与假设空间五.假设的选择原则六.机器学习的三要素 一.什么是机器学习 人工智能标准化白皮书(2018版) 机器学习(Machine Learning)是一门涉及...

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