”机器学习算法“ 的搜索结果

     1.支持向量 1线性可分 什么叫做线性可分？ 就如这个图片所以显示，就是二个不同种类的点，被一条直线所分 ...通俗易懂的来说，就是用线性可分的二种不同的类型点，然后用一条直线分开的那天直线，然后用两条平行于...

     机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、...一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。......

     对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，小编将对机器学习中所使用的...

     1、 监督式学习工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到...

     机器学习算法很多，按照是否有标注，以及要解决的问题特点，按照如下规则分类。 有监督学习 分类问题 决策树： 支持向量机 朴素贝叶斯：条件概率 集成学习（多个分类算法的结合） Boosting：弱学习提升为强学习 ...

     前言：最初关注深度机器学习是听了...最近事业部的同事在讨论文物保护的风险识别问题，不自觉地想到能否将深度机器学习运用到文物保护的风险识别中，于是做了一些较深入的研究，设计了一个基于深度机器学习DBN算法的风

     在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最...

     在机器学习实践过程中，训练模型的时候往往会出现过拟合现象，为了减小或者避免在训练中出现过拟合现象，通常在原始的损失函数之后附加上正则项，通常使用的正则项有两种：L1正则化和L2正则化。 L1是模型每个参数的...

     非监督机器学习可以分为以下几类 （1）聚类：K-均值聚类、谱聚类、DBSCAN聚类、模糊聚类、GMM聚类、层次聚类等 （2）降维：PCA、t-SNE、MDS等 （3）其它：PageRank、SOM等 详细介绍可以参考图书：The Elements of ...

     其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 ...

     这里 IT 经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 　机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来...

     Apache Mahout 是 ApacheSoftware Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序，并且，在 ...Mahout实现的机器学习算法见表

     贝叶斯分类器作为最经典的算法之一，贝叶斯算法是一种有监督学习算法，其理论基础是“贝叶斯定理”，该原理是由英国著名数学家托马斯·贝叶斯提出，贝叶斯定理是基于统计学和概率论相关知识实现的。贝叶斯分类器有着...

     下面代码选取了五种主流机器学习算法，包括SVM、KNN、决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯，当然也包括集成学习算法，Bagging、Adaboost、GBDT和随机森林。编写一个通用函数分别构建上述模型，并作出ROC曲线进行模型评估。...

     机器学习的聚类算法简单介绍，内容涉及K-Means和DBSCAN，以及相关算法的模拟实现和库函数的实现，详细的代码步骤和结果分析，如有错误，欢迎留言！

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章