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    2019-11-21 17:49:53
    阅读量:151
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  • 用Java实现Bayes分类算法。与决策树分类法相比,Bayes分类法可以轻松处理有多个分类的情况。它处理2个类和多个类本质上没什么区别。但是它相对于决策树也有一定的缺陷,即该算法是建立在各个属性统计独立的基础上的,如果属性间有关联,就会削弱算法的性能。与之前的决策树分类算法一样,要事先定义好double[][]型的训练集和检测集,格式为 double[i][0]=标号 double[
    2015-04-12 21:11:51
    阅读量:941
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  • Iris Data Set是很经典的一个数据集,在很多地方都能看到,一般用于教学分类算法。这个数据集在UCI Machine Learning Repository里可以找到(还是下载量排第一的数据哟)。这个数据集里面,每个数据都包含4个值(sepal length,sepan width,petal length,petal width)以及其种类。而分类算法的目标,就是根据4个值来把花的种类确定
    2015-03-25 20:16:04
    阅读量:3907
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  • 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具,如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。2.Massive Online Analysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和
    2016-01-05 12:29:03
    阅读量:1399
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  • 第一章简单介绍了机器学习中的一些基础概念,和常见名词解析。第二章会介绍一些用于java学习的库与框架。2.2 机器学习库2.2.1 wekaWeka是一个通用库,能够完成各种机器学习的任务,比如:分类,回归,聚类,其特色是拥有丰富的用户界面, 命令行界面和javaApi,更多内容可以点击官网。2.2.2 Java-MLJava-ML是有一系列机器学习算法组成,对同种类型的算法提供通用...
    2019-03-31 11:46:54
    阅读量:99
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  • 机器学习、人工智能、深度学习...这些词汇相信大家已经在无数个场合看到了,那么它们究竟有什么区别呢?简单来说,人工智能包括机器学习包括深度学习,人工智能的领域非常广泛,包括很多内容,包括机器学习,而深度学习又是机器学习的一个分支。那么大名鼎鼎的深度学习,到底是何方神圣呢?机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题:分类和回归。分类相信大家都不会陌生,生活中会见到很多的应用,比如垃圾邮件识别、信用...
    2018-09-12 20:52:31
    阅读量:2126
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  • 前言:本人也是刚刚入门机器学习,就像入门很多语言一样,第一个程序总是HelloWorld。机器学习也不然,入门机器学习的第一个程序就是感知机啦。感知机是二类线性分类模型,输出的值为{+1,-1}两种类型,感知机是利用超平面将两类分离,多个不同的感知机就可以组成一张神经元网络,再往上就是人工智能系统然后就是终结者阿诺......越说越离题了。好啦步入正题吧。下面我从三个方面简单阐述一下这个...
    2018-09-06 18:26:22
    阅读量:1820
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  • 前几天由于公司的大会,看到了公司在AI上的决心,所以自己最近开始看关于机器学习的内容,所以我找了一门在线课程学习了一下,简单总结一下整体的收获:机器学习可以从三个维度来看待第一维度:机器学习的任务,机器学习的任务可以有:分类、回归、聚类、排名、密度估计、降维、优化第二维度:机器学习的范式,机器学习的范式可以有:有监督学习、无监督学习、强化学习第三维度:机器学习的模型,机器学习的模型...
    2018-10-26 09:44:59
    阅读量:650
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  • 在之前为了处理Iris花的分类算法,写了一个决策树算法,但这个算法局限性比较大,只能用于那一种情况,所以为了增强代码的复用性,在之前的基础上修改了算法,增强了复用性。略有遗憾的是,由于很多模块,比如快速排序,是为了处理Iris花专门写的,所以现在要进行一些转换才行,一定程度上增加了代码的复杂度和冗余度。这个是以后值得注意的地方,即在设计之初就应该注意到代码的复用问题,尽可能早的定义好通用接口
    2015-03-30 12:13:11
    阅读量:1659
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  • 因为最近忙着一个比赛,想用机器学习的方法来实现,因为我们用的是java,所以就用到了weka,weka的jar包可以去官网下载.1,第一步先准备数据在项目里创建一个txt文件,然后把下面的数据放进去@relationweather@attributeoutlook{sunny,overcast,rainy}@attributetemperaturenumer
    2016-08-06 18:04:29
    阅读量:10524
    评论:3
  • 本列表总结了25个Java机器学习工具&库:Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具,如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。MassiveOnlineAnalysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测
    2017-11-20 17:54:57
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