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:1529
    评论:1
  • 开始Java机器学习的最好工具是什么?这个问题已经有一段时间了,但最近这些日子几乎每个人都在谈论人工智能和机器学习。这已经不再是一个保留给科学家和研究者的秘密,而是几乎实现于每一项新兴技术中。在下面的章节中,我们会做一个java的机器学习的主要框架的快速概述,并证明Java机器学习是多么容易上手,不需要你另起炉灶或者从头开始创建算法。人类的人工智能人工智能在
    2017-09-28 00:00:00
    阅读量:1213
    评论:0
  • 【机器学习】LogisticRegression逻辑回归原理与java实现1、基于概率的机器学习算法2、逻辑回归算法原理2.1、分离超平面2.2、阈值函数2.3、样本概率2.4、损失函数3、基于梯度下降法的模型训练4、java实现1、基于概率的机器学习算法机器学习算法可以分为基于概率、基于距离、基于树和基于神经网络四类。基于概率的机器学习算法本质上是计算每个样本属于对应类别的概率,然后利用极...
    2019-01-13 23:38:47
    阅读量:719
    评论:0
  • 【机器学习】SoftmaxRegression算法原理与java实现1、SoftmaxRegression算法原理1.1、样本概率1.2、损失函数1.3、梯度下降法训练模型2、java实现参考资料LogisticRegression算法是线性二分类算法,SoftmaxRegression算法是LogisticRegression算法在多分类问题上的推广,其中任意两个类别的样本是线性可分...
    2019-01-15 10:47:45
    阅读量:223
    评论:0
  • 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:10464
    评论:3
  • 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:1727
    评论:2
  • 机器学习最大熵-java实现最大熵,在约束条件下的最大熵最优化:GIS测试数据:OutdoorSunnyHappyOutdoorSunnyHappyDryOutdoorSunnyHappyHumidOutdoorSunnySadDryOutdoorSunnySadHumidOutdoorCloudyHappyHumidOutdoorCloud...
    2018-12-07 13:25:57
    阅读量:86
    评论:0
  • packagelogistc;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStreamReader;importjava.util.ArrayList;publicclassMian{ public
    2017-11-09 19:46:49
    阅读量:746
    评论:0
  • 这是在coursea的解释 多元的梯度下降 运算过程实际也就是求偏导数本测试用例为2元但适用于多元的数据数据如下X1,2,3Y1,2,3代码如下packagehello;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.File;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOException;impor...
    2018-02-21 13:27:26
    阅读量:707
    评论:0
  • \quad\quad贝叶斯决策论是在所有相关概率都已知的理想情形下,基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。\quad\quad假设有N中可能的类别标记,即y={c1,c2,...,cN}y=\{c_{1},c_{2},...,c_{N}\},λij\lambda_{ij}是将一个真实标记为cjc_{j}的样本误分类为cic_{i}的样本误分类为所产生的损失。基于后验概率p(ci|x)p
    2017-10-17 20:28:49
    阅读量:1278
    评论:2
  • 【机器学习】因子分解机(FactorizationMachine)原理与java实现1、因子分解机原理1.1、分离超平面1.2、阈值函数1.3、样本概率1.4、损失函数1.5、随机梯度下降训练模型2、java实现参考资料因子分解机(FactorizationMachine)与LogisticRegression算法和SoftmaxRegression算法一样,都是基于概率的机器学习算法。...
    2019-01-20 19:57:33
    阅读量:334
    评论:0