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    2017-12-12 21:08:54
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    评论:2
  • 1.什么是机器学习机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测。2.数据类型离散型数据:由记录不同类别个体的数目所得到的数据,又称计数数据,所有这些数据全部都是整数,而且不能再细分,也不能进一步提高他们的精确度。连续型数据:变量可以在某个范围内取任一数,即变量的取值可以是连续的,如,长度、时间、质量值等,这类整数通常是非整数,含有小数部分。总之,离散型是区间内不可分,连...
    2018-06-17 22:38:39
    阅读量:1329
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  • 2019.1.28写这系列的博客,记录对机器学习的使用准用机器学习知识对股票STOCK进行分析由于本人对金融知识也不太了解,其实对机器学习也是新手,就先搞起来,在优化吧最终目的就是自动化股票交易,不关注数量,只关注买入卖出的时机,以及最大化收益暂时准备分一下几个步骤,类似机器学习流水线数据处理贯穿始终1.行业分类,目的筛选出优质行业(准备非监督,试试看,会自动分成什么样)2.股票筛...
    2019-01-28 23:05:40
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  • 大数据是目前一个非常活跃的研究领域。由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性,对于大数据环境下的应用问题,传统的在小数据上的机器学习算法很多都不再适用。将大数据应用在机器学习和模式识别中,可以在进行学习和分类时大大提升决策的数据信息,因此,研究大数据下的机器学习算法成为学术界和产业界的研究趋势。本文主要介绍和总结当前大数据下机器学习和模式识别算法的分析与应用。
    2017-01-02 18:42:37
    阅读量:11738
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  • 1.大数据与机器学习的关系:大数据领域我们做的是数据的存储和简单的统计计算,机器学习在大数据的应用是为了发现数据的规律或模型,用机器学习算法对数据进行计算的到的模型,从而决定我们的预测与决定的因素(比如在大数据用户画像项目里,生成的特殊用户字段)。2.大数据在机器学习的应用目前市场实际开发模式中,应该在大数据哪一个阶段层次应用到机器学习的相关技术呢,我们接下来来说明,首先目前大数据的架...
    2018-09-21 10:00:46
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  • 在网上查了一些资料,整理了一下大数据,数据挖掘,机器学习,深度学习和云计算这些概念的区别和联系,希望能对数据科学的初学者有所帮助
    2017-07-04 22:47:00
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  • 张长水:大数据时代的机器学习VS传统机器学习从机器学习角度看,“大数据”指的是数据量大,数据本身不够精确,数据混杂,数据自然产生。机器学习对大数据的处理的两个挑战:数据量大导致计算困难分布在不同服务器上的数据存在一定联系,这些数据基本上不满足“独立同分布”假设,传统的模型和算法很难适应。大数据时代给机器学习带来新的机遇:在某些应用条件下,高维空间中的局部数据变得稠密。这个现象可以为分类器的设计提供更丰富的信息。甚至使分类器在性能上接近理论极限性能。大数据使样本空间原本“空旷”的区域出现样本,
    2014-07-24 16:04:01
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  • 1、机器学习模型需要先选定算法模型,设计好算法模型后,需要输入数据,而数据是从实际的问题抽象而来;2、实际问题提取的特征值构成数据,而特征值的个数,我们通常称之为维度,维度的个数决定了系统的复杂性;3、特征工程(特征提取)就是指从实际问题中提取出数据相关的属性;4、
    2017-09-30 10:12:08
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    2019-05-17 16:02:39
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