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     机器学习简单来说就是能够从大量数据中自己学习规律的一种计算机算法。 二、扩展知识 1. 机器学习要解决什么问题 机器学习的应用场景有很多，比如对话系统、语音识别、人脸识别、推荐系统、天气预测等等，...

     上一篇推文介绍了机器学习领域比较常见的几种算法，除此之外，随着人工智能深度学习技术的飞速发展，也涌现了不少前沿研究和新的算法，本文会对上一篇推文进行简要回顾，并扩展介绍一些前沿算法 机器学习算法回顾 ...

     自动化机器学习要解决的问题是，针对特定的一类或若干类机器学习任务，在没有人类专家干预且计算资源有限的条件下，自动化地构造机器学习算法流程。机器学习算法流程包括根据数据建立算法模型、算法效果评估、不断...

     机器学习考试练习题单项选择题多项选择题判断题填空题简答题 单项选择题 1.在NumPy中创建一个元素均为0的数组可以使用（ ）函数。 [A] A.zeros( ) B.arange( ) C.linspace( ) D.logspace( ) 2.通常（ ）误差作为...

     论机器学习与支持向量机 摘要：机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。...

     我们先来说个老生常谈的情景：某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。 自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎么选呢？你想起来，啊外婆说过，明黄色的比淡黄色的...

     机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要...

     【磐创AI导读】本文以思维导图的方式，为大家介绍了机器学习的主要知识内容，涵盖了包含机器学习算法、特征工程、机器学习实战项目、深度学习等知识。本文的主要知识内容源于七月在...

     机器学习（Machine learning）使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习来获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。 机器学习主要研究以下三方面问题： （1）学习机理：人类获取知识、技能和抽象概念的天赋...

     有监督学习和无监督学习（一）有监督学习（二）无监督学习（三）二者的区别（四）如何在两者中选择合适的方法 （一）有监督学习 概念： 通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射...

     机器学习发展历史回顾 本文为回溯机器学习发展历史阅读笔记，全文链接：机器学习发展历史回顾 在之后的学习中会以此为学习路线，逐步阅读所有机器学习方面的经典论文，并对本文中简略提及的算法进行总结和详细分析。...

     没有任何一种机器学习算法，能够做到针对任何数据集都是最佳的。通常，拿到一个具体的数据集后，会根据一系列的考量因素进行评估。这些因素包括 ：要解决的问题的性质、数据集大小、数据集特征、有无标签等。有了...

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