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    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:297
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  • 上一篇总结了线性回归,岭回归。其实还有一种常用的线性回归,就是局部加权线性回归(LocallyWeightedLinearRegression,LWLR)。在该算法中,我们给待预测点附近的每个点赋予一定的权重,然后在这个子集上基于最小均方差来进行普通的回归。注意这里,它不能预测没有数据集的地方,它只能预测有数据集的地方,主要的作用就是解决欠拟合的问题。我之前有个误解,就是想用这种方法,去预测...
    2018-07-24 10:40:47
    阅读量:536
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  • 目录1、数据抽象2、设定性能度量指标3、数据预处理4、选定模型4.1、方法与目的4.2、目的与方法5、训练及优化6、应用这段时间把《机器学习》看了一遍,总的来说,除了前两章是基础,其余章节都是介绍模型方法,应用场景、理论推导、优化过程、算法等,每章都可独立阅读而不受其他章节影响。如果只是每一章都看完,顶多就是了解了一种方法,相互之间是割裂的,这样当碰到一个实...
    2018-08-03 21:36:45
    阅读量:1990
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  • 机器学习是人工智能的核心,主要分为有监督学习和无监督学习。那么什么叫有监督和无监督呢?是否有监督,主要看输入的样本数据集是否有目标变量。有监督学习是有明确的目标变量,而无监督学习,此类的数据没有类别信息,也不给定目标值。这段时间主要学习了有监督学习,所以下面对有监督学习进行一个大纲总结:有监督学习有监督学习一般使用两种类型的目标变量:标称型和数值型。标称型的目标变量结果只在有限目标
    2018-02-04 10:34:56
    阅读量:1019
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  • ThecontenttableofMachineLearningThiscourse isacourseraversionteachedbyAndrewNG,APofStanfordUniversity,whichcorrespondstothefull-timecampusversionCS229atStanforduniversity...
    2018-05-30 09:59:09
    阅读量:1447
    评论:1
  • 引入机器学习现在已经越来越流行,大部分的研究领域都可以将机器学习引入进去,由于本人的研究需要,最近也开始着手学习机器学习方面的知识。作为一个小白来学习机器学习这可高大上的东西,开始学的话难免会找不着头脑,而且现在网络上已经开始出现各种机器学习的培训课程,容易让新手眼花缭乱。因此,我将我的一些入门经验简介一下,大家共同探讨。总结了以下,我觉得主要包括以下几个方面:1.编程语言2.机器学习的理论学
    2017-10-10 20:16:38
    阅读量:726
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  • 第一:线性代数是把复杂问题简单化解决,但是简单问题已经很复杂了。第二:国内还没有一本关于机器学习讲得连老百姓都能看得明白的书籍。
    2018-01-04 14:40:31
    阅读量:1998
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  • 本博客基于周志华老师《机器学习》、IanGoodfellow《DeepLearning》、李航老师《统计学习方法》以及网上部分资料,为自己的学习笔记、总结以及备忘录,由于本人刚入门,欢迎大家指出错误。如有侵权,望告知,谢谢。机器学习常见算法推导,主要以下几种算法:knn、线性回归、逻辑回归、lda、感知机、bp、svm、em、pcak近邻法(k-nearestneighbor,k-NN): ...
    2018-04-24 22:55:20
    阅读量:1427
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  • 机器学习概念理解与基本知识1、机器学习是什么在数据上通过机器学习算法总结出规律模式,应用在新数据上做预测。2、机器学习基本概念2.1、不同类型的问题监督学习:分类问题(选择)、回归问题(计算)无监督学习:聚类问题(抱团)、关联规则强化学习:从环境行为到映射的学习2.2、机器学习工业应用方向自然语言处理计算机视觉语音识别电商推荐与预估数据挖掘3、机器学习基本流程与工作环节3
    2018-02-06 22:14:05
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  • 本文只是对机器学习的流程做一个简单的描述,每个环节涉及的东西很多,不是本文介绍的范围,对其中比较重要的知识点稍微提及一下,具体的可以参考其他文章学习。先上一张流程图。机器学习从数据准备到上线流程:接下来根据流程图,逐步分析机器学习的流程。1.数据源:机器学习的第一个步骤就是收集数据,这一步非常重要,因为收集到的数据的质量和数量将直接决定预测模型是否能够建好。我们可以将收集的数据去重复、标准化、错...
    2018-03-23 14:22:44
    阅读量:7546
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