热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 如今,人工智能技术已经成为国家战略,无人超市、人脸识别、自动驾驶、智能家居等“黑科技”正逐渐成为现实。像云计算、大数据、深度学习、算法、语音识别、技术机器人技术等作为人工智能的技术储备,都离不开Python、Java、C++等编程语言的支撑。而当下热门的Python被认为是现阶段人工智能技术的首选编程语言。因此想入门人工智能领域,需要从Python入手(下图来自拉勾网2019年8月8日数据)...
    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:273
    评论:0
  • 机器学习实战数据挖掘-实用机器学习技术数据挖掘:概念与技术统计学习基础数据挖掘、推理与预测机器学习统计学习方法机器学习导论机器学习及其应用模式分类推荐系统实战深入搜索引擎:海量信息的压缩、索引和查询概率论与数理统计大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理web数据挖掘数据之巅深入浅出统计学矩阵分析
    2016-04-11 09:06:35
    阅读量:404
    评论:0
  • 如何选择用于分布式机器学习的计算引擎或分析数据市场在讨论使用Spark作为示例的计算引擎和使用Vertica作为示例的DataMart,对于专注于从实时数据中获得洞察力的企业,哪个解决方案可以快速准确地实现这一点。具体来说,DataMart最大的优势是内置的数据存储,用于处理大量数据,同时执行分析和高并发性,以便快速处理数据,支持多个用户。使用机器学习分析的基准测试显示,在运行KMeans...
    2019-03-26 11:14:00
    阅读量:46
    评论:0
  • 本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术,还丰富了“机器学习”内容。为降低读者学习大数据技术的门槛,书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解,展示了如何在单机Windows...
    2019-08-15 18:07:50
    阅读量:36
    评论:0
  • 大数据时代里,互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果,直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果,间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。达观数据技术团队长期以来一直致力于钻研和积累各种大数据技术,曾获得cikm2014数据挖掘竞赛冠军,也开发过智能文本内容审核系统、作弊监测系统、用户建模系统等多个基于大数据技术的应用系统。机器学习是大数据挖掘的一大基础,本文以
    2015-12-22 00:57:55
    阅读量:515
    评论:1
  • 机器学习概述1、数据挖掘有者50多年的发展史。机器学习是其子领域之一,特点是利用大型计算机集群来从海量  数据中分析和提取知识。2、机器学习在与计算统计学密切相关。它与数学优化紧密关联,为其提供方法、理论和应用领域。3、机器学习在各种传统设计和编程不能胜任的计算任务中有广泛的应用。典型的应用如:垃圾邮件过滤、光学字符识别(OCR),搜索引擎和计算机视觉。4、机器学习有时...
    2019-05-10 08:59:04
    阅读量:63
    评论:0
  • 一提到垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎,我们就会想到:当你有一个大数据集并且希望利用它们执行预测分析和模式识别,机器学习是必经之路。这门科学,计算机可以在没有事先规划的前提下自主学习、分析和操作数据,现在越来越多的开发人员关注机器学习。机器学习技术的兴起不仅是因为硬件成本越来越便宜以及性能越来越强大,促使机器学习在单机或大规模集群上轻松部署的免费软件激增也是重要因素。机器学习库的多样性意味着无论你喜
    2017-08-15 16:15:59
    阅读量:1244
    评论:0
  • 什么是计算机学习数据的能力?智能机器将数据转化为知识——机器学习是一门能够发掘数据价值的算法与应用,机器学习通过自学习算法的开发,从数据中获取知识,对未来预测。与以往通过大数据分析而人工推导出规则构造模型不同,机器学习提供了一种从数据中获取知识的方法,同时提供预测模型的性能,并将模型应用与基于数据驱动的决策中。应用领域:垃圾邮件过滤,文字语音识别,可靠的网络搜索引擎,无人驾驶等。
    2017-06-11 09:42:22
    阅读量:379
    评论:0
  • 机器学习机器学习就是让机器具备人一样学习的能力,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是人工智能的核心。机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。国内专注于机器学习的公司...
    2019-04-09 16:57:17
    阅读量:698
    评论:0
  • 机器学习追求合理的假设空间的选取和模型的泛化能力 常见的机器学习应用场景:数据挖掘、模式识别、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。 机器学习的过程:获取数据à处理数据à选择模型à训练模型à评估模型à可视化结果 常见机器学习算法:      线性回归   ...
    2017-12-14 14:57:09
    阅读量:795
    评论:0