登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
网安行业「iPhone时刻」！深信服首秀安全GPT技术应用
机器学习是当下最火热的一个主题，本篇根据Github加星数（2017年4月11日）按关注度列出了48个开源项目网络链接。其中，个别几个开源项目仅公示在其官网上，关注度设为0，列在表格最后。ID名称领域类型相关技术关注度网络资源1TensorFlow机器学习，深度学习框架C++；Python53722https://www.tensorflow.org/；https://github.com/ten
全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）python数据挖掘系列教程本文使用层次聚类为文档进行分组，层次聚类为不给定聚类数目的情况下对数据对象进行聚类。形成一个对聚类二叉树。每个树节点的左右子树都具有最佳相似性。层次聚类算法层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类...
[人工智能]机器学习知识体系篇(初级篇,中级篇,高级篇)
最近在知乎上看到了一个机器学习的相关学习流程，觉得很有道理，所以，后面的blog我将开始具体的分享一些机器学习的学习笔记。目前已经更新的blog有：数据篇：1.关于中英文语料的获取途径总结基础总结篇：1.机器学习中的相似性度量2.机器学习中的损失函数总结3.pearson相关系数与spearman相关系数4.机器学习中error（误差），bias（偏差）与varienc............
一、机器学习介绍机器学习涉及的概念和学科特别多，主要是数学和计算机，通过计算机实现由数据推导而来的各种算法，目的就是让机器(计算机)模拟人类的学习行为，获得技能(skill)，帮助进行预测和识别(如识别图像)。现在应用比较广泛的主要是人工智能，数据挖掘等。关于数据挖掘，还是有点小小的区别，机器学习的目的是通过学习获得某项技能，这项技能本来就是用来决策某些事情，而数据挖掘则是从历史数据中发现
来源：AI前线本文约2528字，建议阅读6分钟。本文介绍机器学习“算法”和“模型”之间的区别。机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法...
数据挖掘，机器学习，深度学习，推荐算法的联系与区别
机器学习 数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）问题由来在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。例如，考虑一下的三个特征：["male", "female"]["from Europe", "from US", "from Asia"]["uses Firefox", "uses Chrome", "us
机器学习之非线性回归算法(Non-linear Regression)属于有监督的回归(Regression)学习算法。很多场合线性模型无法很好的拟合目标数据曲线，这就需要引入非线性回归模式。非线性回归(Non-linear Regression)算法就是将非线性回归转化为线性回归，再按照线性回归求解。线性回归通常采用给定的函数值与模型预测值之差的平方和最小为损失函数, 并使用最小二乘法和梯度下降
【机器学习杂货铺】——手推LR
刚刚完成机器学习基石的第三讲，这一讲主要介绍了机器学习的分类，对何种问题应该使用何种机器学习方法。将笔记整理在下面。Learning with Different Output Space前面讲的信用卡发放问题是一个是非题，也就是说最后的输出只有两种，是一个二元分类（binary classification）。下图中给出了更多的二元分类问题的例子，对于这类问题我们要做的就是找到一个hypothe
1 单词表达1.1Word embeddingEmbedding是数学领域的有名词，是指某个对象 X 被嵌入到另外一个对象 Y 中，映射 f : X → Y ，例如有理数嵌入实数。Word embedding 是NLP中一组语言模型（language modeling）和特征学习技术（feature learning techniques）的总称，这些...
机器学习-Sklearn-13（回归类大家族-下——非线性问题：多项式回归(多项式变换后形成新特征矩阵)）
前言在介绍机器学习前,大家要明白人工智能与机器学习以及深度学习这三块他们的一个关系.机器学习是实现人工智能的一种方式;而深度学习是机器学习的一种形式;学习大纲下一篇着重介绍算法的实现
偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度，刻画的是算法本身的拟合能力；方差度量了同样大小的数据集下数据变动导致学习性能的变化，刻画的是数据扰动造成的影响。当数据集小时，此时偏差占据主导地位，误差是由偏差决定的，当学习算法学习能力过强时，这时学到了整个训练数据集的所有特点，此时进行预测，即使一个很小特征的波动都会对最终结果产生很大的影响，这个时候是方差占据主导地位。...
自2012年以来，随着深度学习与强化学习的兴起，机器学习与人工智能成为科技领域热门的话题。越来越多的在校生与在职人员开始学习这些知识。然而，机器学习（包括深度学习与强化学习）对数学有较高的要求。不少数学知识（如最优化方法、矩阵论、信息论、随机过程、图论）超出了理工科本科和研究生的学习范畴。即使对于理工科学生学习过的微积分、线性代数与概率论，机器学习中所用到的不少知识超出了本科的教学范畴。看到书或论
翻译 | AI科技大本营（rgznai100）参与 | 林椿眄编辑 | 波波，Donna在机器学习领域，“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之，没有一种算法是完美的，可以作为任何问题的最佳解决方案。认清这一点，对于解决监督学习问题（如预测建模问题）尤其重要。我们不能总说神经网络就是比决策树好，反之亦然。影响算法性能的因素有很多，比如数据集的大小和结构。因此，对于自己的问题
机器学习Educoder机器学习（python）NumPy基础及取值操作简介NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。本实训将介绍NumPy的一些基础知识以及常用的一些基本功能。实训通关后您将学会NumPy的
机器学习Machine Learning没有免费午餐定理的推导、展开、证明
人工智能的功能和普及度与日俱增。人工智能是系统或程序从经验中思考和学习的能力。人工智能应用程序在过去几年中得到了显着发展，几乎在每个业务领域都有应用。本文将帮助您了解现实世界中最顶尖的人工智能应用。什么是人工智能？人工智能 (AI) 是机器显示的智能，可以模拟人类行为或思维，并且可以通过训练来解决特定问题。AI 是机器学习技术和深度学习的结合。使用大量数据训练的 AI 模型能够做出明智的决策。人工
Python图形用户界面和游戏开发基于tkinter模块的GUIPygame游戏开发
自动驾驶是指通过使用各种传感器计算机视觉深度学习等技术，使得车辆自主进行导航、感知环境、做出决策并安全地行驶它的目标是提高道路交通的效率、改善驾乘体验，并为出行提供便捷的解决方案。那什么是AI算法呢？两者之间的关系又是什么？AI算法就像是人工智能的“大脑”，它是一系列的计算方法，用来处理输入的数据并产生输出结果。可以把它想象成解决问题的数学和逻辑方法。在自动驾驶技术中，AI算法起到了至关重要的作用
ai作诗——分享好用人工智能作诗工具
机器学习 (ML)是技术领域最受关注的话题之一。如果你已经了解机器学习和相关技术的基础知识以及它的应用领域，本文将对这些知识进行补充。如果你还不熟悉机器学习，本教程中涵盖的基础知识会帮你快速上手。文章较长，内容全面、实用，泡好茶，边喝边看。目录机器学习 vs. 无机器学习搜索引擎语音和面部识别机器学习基础 - 在日常生活中使用机器学习游戏世界中的虚拟现实网上购物通勤（滴滴）什么是机器学习？机器学习
机器学习工作流程1）机器学习概念：机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。2）机器学习工作流程机器学习工作流程总结1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习5.模型评估3）数据简介：在数据集中一般：一行数据我们称为一个样本一列数据我们称为一个特征有些数据有目标值，有些数据没有目标值数据类型构成：数据...
机器学习发展历史回顾本文为回溯机器学习发展历史阅读笔记，全文链接：机器学习发展历史回顾在之后的学习中会以此为学习路线，逐步阅读所有机器学习方面的经典论文，并对本文中简略提及的算法进行总结和详细分析。1 概述机器学习是现阶段解决很多人工智能问题的主流方法。最早的机器学习算法可以追溯到20世纪初，到今天为止，已经过去了100多年。从1980年机器学习称为一个独立的方向开始算起，到现在也已经过去了近40
在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 我..
1. 机器学习的概念：解释1：机器学习是一门通过编程让计算机从数据中进行学习的学科。解释2：机器学习是一个研究领域，让计算机无须进行明确的编程就具备学习能力。解释2：一个计算机程序利用经验E来学习任务T，性能是P，如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长，则称之为机器学习。2 . 我理解的过程：解决一个问题-> 发现规律-> 定义规律-> 完善规律-> 通过计算机语言(编程
本文简单介绍一下机器学习的三要素（以监督学习为例）。机器学习方法都是由模型、策略和算法构成，即机器学习方法由三要素构成，可以简单地表示成：方法 = 模型 + 策略 + 算法1.模型机器学习首先要考虑的问题是学习什么样的模型。在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率发布或决策函数。简单地理解：模型本质上就是一个函数，其作用就是实现从一个样本X到样本的标记值Y的一个映射，即 g：X->Y.下面来
机器学习是人工智能的一个分支。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，..
我们先来说个老生常谈的情景：某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎么选呢？你想起来，啊外婆说过，明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准：只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。啊哈，人生完整了？呵呵呵。告诉你吧人生就是各种麻烦等你回到家，尝了下芒果。有些确实挺甜，有些就不行了。额～显然，外婆...
简答题：1、请简述人工智能和机器学习，深度学习的关系？机器学习是人工智能的核心，是人工智能的一个分支。人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集2、根据数据集组成不同，通常可以把机器学习算法分为哪四类？监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习3、请简述什么是监督学习？什么是无监督学习？监督学习的输入数据是由输入特征值和目
1，多分类形式化1.1，分类问题给定训练样本集合 ，其中 独立同分布，。多分类问题的目标是基于数据 ，从假说集合 中选择一个假说 ，以使得期望误差：最小。对于二分类问题，我们可以以零为界限进行分类，大于零则划分为正样本，小于零则划分为负样本。对于多分类问题，二分类分类方法则无法进行判断，因此我们定义评分函数进行判断。在多类设置中，根据评分函数定义假设：。与点 关联的标签是导致最大分数 的标签，该分
一、机器学习的三要素数据在机器学习方法框架中的流动，会按顺序经历三个过程，分别对应机器学习的三大要素：1. 模型；2. 策略；3. 算法模型：谈到机器学习，经常会谈到机器学习的“模型”。在机器学习中，模型的实质是一个假设空间（hypothesis space），这个假设空间是“输入空间到输出空间所有映射”的一个集合，这个空间的假设属于我们的先验知识。然后，机器学习通过“数据+三要素”的训练，目标是
一、机器学习应用1、机器学习技术正在支撑着各类搜索引擎（尤其是贝叶斯学习技术）等2、机器实际上是一个应用驱动的学科，其根本的驱动力是：“更多、更好地解决实际问题”。由于近20年的飞速发展，机器学习已经具备了一定的解决实际问题的能力，似乎逐渐开始成为一种基础性、透明化的“支持技术、服务技术”。基础性：在众多的学科领域都得以应用（“无所不在”）透明化：用户看不见机器学习，看见的是防火墙、生物信息、搜索
机器学习算法类型机器学习算法分类1. 监督学习(Supervised Learning)2.无监督学习(Unsupervised Learning)3.强化学习(Reinforcement Learning)4.神经网络与深度学习(Neural Networks and DeepLearning)5.集成学习(Ensemble Learning)...
第一章：机器学习基础第二章：线性回归第三章：逻辑回归第四章：BP神经网络第五章：卷积神经网络第六章：循环神经网络第七章：决策树与随机森林第八章：支持向量机第九章：隐马尔科夫第十章：聚类等算法...
本文覆盖机器学习常见知识要点，包括机器学习流程、算法分类（监督学习、无监督学习、强化学习）、依托的问题场景（分类、回归、聚类、降维）、机器学习模型评估与选择等。
1、机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型（model）”的算法，即学习算法（learning algorithm）。有了学习算法，我们把经验数据提供给它，它就能基于这些数据产生模型；在面对新的情况时，模型会给我们提供相应的判断。可以说，机器学习是研究关于“学习算法”的学问。2、学得模型适用于新样本的能力，称为泛化（generalization）能力。具有强泛化能力的模型..
目录1.什么使机器学习开发框架2.机器学习框架和深度学习框架的关系3.常见深度学习框架1.什么使机器学习开发框架机器学习开发框架本质上是一种编程库或工具，目的是能够让开发人员更容易、更快速地构建机器学习模型。机器学习开发框架封装了大量的可重用代码，可以直接调用，目的是避免“重复造轮子”，大幅降低开发人员的开发难度，提高开发效率。机器学习开发框架是涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学
**文章转载自https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html感谢作者大大**在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不...
机器学习
——机器学习
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
百模千用生态社区
亚马逊云科技技术品牌专区
ZA技术社区
