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:1721
    评论:1
  • 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
    阅读量:2063
    评论:0
  • 说完机器学习的方法,下面要谈一谈机器学习的应用了。无疑,在2010年以前,机器学习的应用在某些特定领域发挥了巨大的作用,如车牌识别,网络攻击防范,手写字符识别等等。但是,从2010年以后,随着大数据概念的兴起,机器学习大量的应用都与大数据高度耦合,几乎可以认为大数据是机器学习应用的最佳场景。譬如,但凡你能找到的介绍大数据魔力的文章,都会说大数据如何准确准确预测到了某些事。例如经典的Google利用...
    2018-05-22 16:54:20
    阅读量:4549
    评论:0
  • 应用大数据和机器学习技术实现车险全流程智能化的方案(上)-承保流程智能化改造 一、简要说明以技术替代人力的思路对车险全业务流程改造,即应用车险大数据和机器学习技术全部或部分替代承保理赔管理相关业务处理岗位,实现车险业务处理流程、风险识别与控制的智能化。本篇只讨论承保环节。二、车险应用大数据和机器学习技术的相对优势车险相对其它保险产品在应用大数据和机器学习技术方面具有以下优势
    2016-10-07 16:53:29
    阅读量:1831
    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:1306
    评论:0
  • 文章目录机器学习的经典算法与应用一、机器学习基础概念二、机器学习的分类1、监督学习2、非监督学习3、半监督学习4、强化学习三、机器学习的其他分类1、批量学习(离线学习)和在线学习2、参数学习与非参数学习四、和机器学习相关的“哲学”思考机器学习的经典算法与应用一、机器学习基础概念关于数据机器学习就是喂入算法和数据,让算法从数据中寻找一种相应的关系。Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据...
    2019-07-25 01:24:24
    阅读量:39
    评论:0
  • 内容简介机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解,全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法,并详细给出了机器学习的算法流程。本书...
    2018-04-12 10:04:41
    阅读量:5574
    评论:0
  • 关于应用机器学习的建议与设计机器学习系统。提高机器学习系统的性能,学习评估方法是一种有效的解决方案,其中包含统计、分析错误分类数据,学习曲线讨论偏差与方差,讨论正则化参数和偏差与方差的关系等。构建一个优秀的机器学习系统,必须能够处理有偏斜的数据,以增加系统的有效性与鲁棒性,而数值评估的误差分析,查准率与召回率的评估是有效的办法。大数据是目前热议的话题,的确大数据在某些机器学习系统中有显著的作用。
    2016-02-23 20:38:49
    阅读量:725
    评论:0
  • 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:11913
    评论:1
  • 在实际的机器学习的应用中,我们需要使用的是很大规模的数据集,如何在上面训练我们的机器学习算法,是一个很重要的问题。而且当我们的数据集足够大的时候,相近的模型就可以取得更好的效果。那么如何应对这种大规模的数据集呢?以线性回归为例,在求解代价函数时,我们通常使用的是下降梯度法,其中就需要计算训练集的误差的平方和,如果多次迭代的话,那计算量将会是大到我们难以处理。所以,首先要做的事就是看是否需要这么...
    2019-02-19 18:30:17
    阅读量:79
    评论:0
  • 引言  前阵子看到一篇文章,学习了一段时间的机器学习算法后,再回头看机器学习问题,发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题,其实是一件很难的事情。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法,更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算,当然一个优化问题怎么去建模,建模完成之后就是求解,相对还算比较简单。但是在机器学习中,问题就变得复杂多了,很多将机器
    2014-11-03 15:55:14
    阅读量:22676
    评论:0