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机器学习简介

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     机器学习简介

机器学习第一章之大数据分析与机器学习简介

标签：   机器学习  数据分析  python

     机器学习专题系列

人工智能基础概念2：机器学习中的监督学习和非监督学习

标签：   人工智能  机器学习  监督学习

     机器学习根据训练数据是否标注分为监督学习和非监督学习，监督学习按标注的数据是否连续细分为分类和回归，非监督学习按用途可分为聚类和降维，不同的学习方式适合不同的应用场景。

机器学习的概念、步骤、分类和实践

标签：   机器学习

     以下是对机器学习概念、步骤、分类和实践的逐步分析：一、机器学习概念机器学习是人工智能的一个子集，它让计算机从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。机器学习算法通过分析和处理大量数据，自动发现...

深度学习和机器学习有什么区别？

标签：   机器学习  深度学习  人工智能

     图1.2展示了深度学习系统如何通过组合较简单的概念(例如角和轮廓，它们反过来由边线定义)来表示图像中人的概念。深度学习模型的典型例子是前馈深度网络或多层感知机(multilayer perceptron,MLP)。多层感知机仅仅是一...

机器学习泛化

标签：   深度学习  机器学习  自然语言处理

     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...

深入理解机器学习：概念、步骤、分类与实现

标签：   机器学习  分类  人工智能

     在人工智能的浪潮中，机器学习已经成为了推动技术进步的核心力量。它不仅赋予了计算机自主学习的能力，还极大地扩展了数据分析...本文将全面解析机器学习的概念、基本步骤、主要分类以及如何在实践中实现机器学习项目。

机器学习基础知识——基础概念

标签：   机器学习  人工智能

     机器学习主要是研究如何使计算机从给定的数据中学习规律，即从观测数据（样本）中寻找规律，并利用学习到的规律（模型）对位置或无法观测的数据进行预测。

机器学习系列2 机器学习的公平性

标签：   经验分享  机器学习  数据分析

     想象一下，当你用于构建这些机器模型的数据缺少某些人口统计数据（例如种族、性别、政治观点、宗教）或比例不均(以偏概全)地代表此类人口统计数据时，会发生...请驻足思考一下，这将帮助你理解机器学习训练数据的处理。

机器学习入门要学习什么内容呢？

标签：   python  算法  数据结构

     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...

机器学习中，召回率是什么概念？

标签：   机器学习  人工智能

     在多分类问题中，计算召回率通常需要把每个类别都当作是“正类”，而所有其他类别都是“负类”，然后分别对每个类别计算召回率。最后，你可能会对所有类别的召回率取平均，得到一个总的召回率指标，这在多分类问题中...

【机器学习】机器学习简单入门

标签：   机器学习  人工智能  python

     在本篇博客中，我们将介绍机器学习的基本概念，包括算法、模型以及训练、模型和预测之间的关系。

机器学习、深度学习的学习路线

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     机器学习 深度学习 路线 指南 经验分享

统计学和机器学习之间的联系和区别

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     老实说，我厌倦了几乎每天都在社交媒体和我的大学里听到这场辩论。通常，这伴随着一些模糊的陈述来解释这个问题。双方都为此感到内疚。我希望在本文结束时，您将对这些有些模糊的术语有更明智的立场。

机器学习（1）基础概念

标签：   机器学习  人工智能

     具体来说，机器学习中的监督学习任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。免费的午餐定理（No Free Lunch Theorem，简称NFL定理），NFL定理的核心思想是：在所有可能的...

第二章：AI大模型的基础知识2.1 机器学习与深度学习基础2.1.1 机器学习概念回顾

标签：   大数据  人工智能  语言模型

     机器学习（Machine Learning）是一种人工智能（Artificial Intelligence）的子领域，它旨在让计算机程序能够自动学习和改进其表现，而无需人工干预。机器学习的核心思想是通过大量的数据和算法来训练模型，使其能够...

一文读懂机器学习分类全流程

标签：   人工智能  机器学习  python

     在本文中，作者将带你了解机器学习分类的全流程，从问题分析>数据预处理>分类器选择>模型构建>精度评价>模型发布为Web应用。从0带读者入门机器学习分类。

机器学习背景介绍与基本概念

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     人工智能 机器学习 神经网络 深度学习

机器学习基本概念

标签：   机器学习

     按照样本数据中是否带有标签值，可以机器学习算法分为监督学习与无监督学习；无监督学习(Unsupervised Learning)的典型代表是聚类、表示学习（如，自动编码器和首先玻尔兹曼机）和数据降维（如，流形学习）；按照...

机器学习概论—如何学习机器学习

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     机器学习也一样，我们可以先尝试着解决问题，再回国头来研究底层的算法，数学知识，总之路上的风景一定是在路上的人才能看到的，这跟现在的一个 现状很像，之前想出国去玩，但是不想报团，就想找两个搭子一起，几天...

人工智能、机器学习、深度学习和神经网络的关系

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     深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标--人工智能。神经网络的研究领域主要包括：模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。.........

机器学习——图像分类

标签：   分类  人工智能

     1 图像分类的概念 1.1 什么是图像分类？ 图像分类，根据图像信息中所反映出来的不同...2.使用机器学习训练一个分类器 3.在新的图像.上测试这个分类器 ​​​ 1.4 图像分类指标 精确率:查得准不准?...

机器学习是什么？我对机器学习的理解

标签：   机器学习  人工智能

     我对机器学习的理解

机器学习心得

标签：   机器学习  人工智能

     1. 机器学习的概念： 解释1：机器学习是一门通过编程让计算机从数据中进行学习的学科。 解释2：机器学习是一个研究领域，让计算机无须进行明确的编程就具备学习能力。 解释2：一个计算机程序利用经验E来学习任务T...

【机器学习】十大 Java 机器学习工具和库

标签：   java  机器学习  DL4J

     十大 Java 机器学习工具和库1. Apache Spark's MLib 本文不仅面向 Java web开发人员。而且企业主也需要知道程序员能否高效开发 ML 应用程序，其中包括熟悉 Java 中的机器学习包。此外，如果您希望在技术讨论中拥有...

【机器学习小常识】“分类” 与 “回归”的概念及区别详解

标签：   分类与回归对比  分类应用  回归应用

     学过机器学习的人都听过两个概念：分类与回归，特别的，在YOLO v1中，作者也提到了 YOLO之前的物体检测方法通常都转变为了一个分类问题，如 R-CNN、Fast R-CNN 等等。而YOLO将检测变为一个 回归问题。 那么...

机器学习——《西瓜书》

标签：   机器学习  人工智能

     “机器学习”-----正是一门这样的学科，它研究如何通过计算的手段，利用“经验”（计算机中通常以“数据”的形式存在）改善自身的性能。下面将介绍一些基本的概念：基本术语 数据集（data set）：D={x1,x2,…,xm} ...

机器学习之数据分布的含义理解

标签：   算法  python  编程语言

     很多时候，我们都会去聊，数据分布的一致性，于是，数据分布成为一个类似“皇帝的新装”的名词，大家理解都比较模糊但是都在聊，那么，数据分布在我的理解是什么样的，这里来聊一下。分布的理解分布本身...

机器学习基础知识

标签：   机器学习  python  人工智能

     文章目录概述一、机器学习分类1. 主要任务2. 分类方式3. 监督学习3.无监督学习总结 概述 机器学习(Machine Learning, ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，目的是把数据转换成有用的信息。机器学习是一门多...

机器学习 vs 深度学习：了解两者的异同

标签：   机器学习  人工智能  算法

     在人工智能领域中，机器学习和深度学习是两个重要的概念。在本文中，我们将详细介绍机器学习和深度学习的定义、原理、算法和应用，并讨论它们之间的不同之处。深度学习的主要任务是选择适当的网络结构和参数来最小化...

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