”机器学习“ 的搜索结果

     一、机器学习简介 1.1 机器学习简介 人工智能 (Artificial Intelligence，简称AI) 是对人的意识、思维过程进行模拟的一门新学科。 如今，人工智能从虚无缥缈的科学幻想变成了现实。计算机科学家们在 机器学习 ...

     机器学习（深度学习）的根本问题是优化和泛化之间的对立。 优化（optimization）是指调节模型以在训练数据上得到最佳性能（即机器学习中的学习），而泛化（generalization）是指训练好的模型在前所未见的数据上的...

     机器学习中的分类模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等分类算法，不仅可以进行二分类，还可以进行多分类。 一、逻辑回归 逻辑回归的本质就由线性回归演变而来，是一个线性分类器...

     一、机器学习基本概念 二、比较检验–方差–偏差 三、线性模型 四、决策树 五、神经网络 神经网络理解：前向传播与反向传播 六、支持向量机 七、贝叶斯分类器 八、集成学习 XGBoost LightGBM 九、聚类 十、降维与...

     大家好，我是Mac Jiang,今天和搭建分享的是台湾大学机器学习基石（Machine Learning Foundations）的个人笔记。个人觉得这门课是一门非常好的机器学习入门课程，值得初学者学习！这份笔记是本人一笔一划手写，扫描后...

     毕业设计-基于机器学习的股票预测：越来越多的学者投入到股市预测的研究中，探求股市发展规律，也不断有新的科学技术应用到股市预测，以求能够预先掌握其发展趋势。股市如今已成为中国经济发展不可或缺的重要组成...

     老实说，您周围有很多现实世界的机器学习数据集，即使您不必完成全面的数据科学或机器学习课程，也可以选择练习基础数据科学和机器学习技能。但是是的，数据科学和机器学习项目绝对没有其他选择。大多数数据科学和...

     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 ....

      这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器...

     深度学习 1.适合处理大数据； 2.依赖于高端的硬件设施； 3.深度学习算法试图自己从数据中学习特征； 4.是一次性地、端到端地解决问题：给它一张图，它直接给出把对应的物体识别出来，同时还能标明对应物体的名字。...

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