”机器学习之路“ 的搜索结果

     机器学习提供了一套自动分析大规模数据的工具。 机器学习是一种能够自动提高本身预测效果的算法。机器学习的一项基础是特征提取(feature selection)。通过去除不相关数据和冗余数据，能够增加机器学习效率和效...

     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...

     吴恩达机器学习（一）—— 简介 吴恩达机器学习（二）—— 线性回归 吴恩达机器学习（三）—— Logisitic回归 吴恩达机器学习（四）—— 正则化 吴恩达机器学习（五）—— 神经网络 吴恩达机器学习（六）—— 神经...

     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...

     目录 1、监督学习（supervised ...统计学习或机器学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习。有时还包括半监督学习、主动学习 1、监督学习（supervised learning） 监督学习是指从标注数据中学习预测...

     1. 机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类能从...

     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...

     学习目标： 遗传算法基础 基因重组与基因突变 遗传算法实现技术 遗传算法实例 一、遗传算法 进化计算（Evolutionary Computation）包括遗传算法（Genetic Algorithm，GA）、进化策略（Evolutionary ...

     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...

     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...

     大家好，我是Mac Jiang,今天和搭建分享的是台湾大学机器学习基石（Machine Learning Foundations）的个人笔记。个人觉得这门课是一门非常好的机器学习入门课程，值得初学者学习！这份笔记是本人一笔一划手写，扫描后...

     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...

     在最基本的情况下，我们将预测视为一个简单的回归问题，所有特征都来自单个输入，即时间索引。 只需生成想要的趋势和季节性特征，我们就可以轻松地创建未来任何时间的预测。 然后，当我们添加滞后功能时，问题的性质...

     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...

     PyTorch是一个开源的python机器学习库 PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，使用Python重新写了很多内容 更加灵活，支持动态图，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能实现强大的GPU加速，同时还...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章