热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 以下是不完整的列表,但基本覆盖。机器学习顶级会议:NIPS,ICML,UAI,AISTATS;  (期刊:JMLR,ML,TrendsinML,IEEET-NN)计算机视觉和图像识别:ICCV,CVPR,ECCV;  (期刊:IEEET-PAMI,IJCV,IEEET-IP)人工智能:IJCAI,AAAI;(期刊AI)另外相关的还有SIGRAPH,
    2016-10-30 02:01:15
    阅读量:324
    评论:0
  • 机器学习机器学习实战-kmeans简介:聚类算法是一种无监督学习,它将相似的对象归类到同一簇中。聚类的方法可以应用所有的对象,簇内的对象越相似,聚类效果也就越好。聚类和分类的最大不同之处在于,分类的目标是已知的,聚类是完全无监督学习,类别没有像分类那样被预先定义出来,所以叫做无监督学习。kmeans算法是实际中最常用的聚类算法,没有之一。kmeans算法的原理简单,实现起来不是很复
    2018-01-11 23:50:14
    阅读量:355
    评论:0
  • 三个阶段:符号阶段、统计学习阶段、深度学习阶段;大数据和人工智能:相互渗透、相互促进课程纲要:1.Python基础2.数据库技术(MySQl)3.NoSQL4.Web技术5.爬虫技术6.机器学习和神经网络配合项目实训...
    2018-07-09 11:17:17
    阅读量:218
    评论:0
  • 何为机器学习机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。关键术语属性(特征):从各个方面描述一个事物,这些方面称作属性或者叫特征训练集:用于训练机器学习算法的数据样本集合目标变量:机器学习的结果主要任务机器学习主要分为监督学习和无监督学习,监督学习必须知道即将预测的标称变量是什么,如分类和回归。无监督学习数据没有类别信息,也不会给定目标值,主要包括聚类,密度估计等。监督学习:
    2016-03-31 13:41:32
    阅读量:524
    评论:0
  • 什么是机器学习:把无序的数据转换为有用的信息利用计算机来揭示数据背后的真实含义监督学习一般使用两种类型的目标变量(结果的两种表达形式):标称型和数值型。标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值,如真与假、动物分类的集合{爬行类,鱼类,哺乳类,两栖类},标称型主要用于分类;数值型变量则可以从无限的数值集合中取值,如0.1、1.0000、10、1000等。数值型主要用于回归分析...
    2018-03-30 21:59:12
    阅读量:120
    评论:0
  • 机器学习用到了统计学知识机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息如何从数据集中选取特征?通常的做法是测量所有可测属性,而后再挑出重要部分。机器学习的主要任务就是分类。为了测试机器学习算法的效果,通常使用两套独立的样本集,训练数据和测试数据。当机器学习程序开始运行时,使用训练样本集作为算法的输入,训练完成后输入测试样本。输入测试样本时并不提供测试样本的目标变量,由程序决定样本属于那个类...
    2018-03-29 21:41:17
    阅读量:145
    评论:0
  • https://github.com/stonycat/ML-in-Action-Code-and-Note/blob/master/ch2/kNN.py本章内容 机器学习的简单概述 利用计算机来彰显数据背后的真实含义 机器学习的主要任务 回归,预测数值型数据(监督学习) 分类,将数据划分到何时的分类中(监督学习) 学习机器学习的原因 机器学习的步骤...
    2018-07-30 17:22:19
    阅读量:133
    评论:0
  • 1.机器学习的主要任务:(分类、回归)有监督学习、(聚类、密度估计)无监督学习2.如何选择合适算法:使用机器学习的目的;需要分析的数据是什么;——分类、回归、聚类还是密度估计,确定算法类型;特征选择,离散型还是连续型,是否有缺失,出现频率;3.开发机器学习应用程序的步骤(1)收集数据(2)准备输入数据:规范格式(3)分析输入数据:查找异常值
    2017-09-19 07:50:00
    阅读量:10936
    评论:0
  • 一、机器学习实战的githubhttps://www.jianshu.com/c/ddbe1e7af9c2https://github.com/Y1ran/Machine-Learning-in-Action-Python3转载于:https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/10674468.html
    2019-04-09 00:06:00
    阅读量:1
    评论:0