标签: 机器学习
1、机器学习的数学基础1 - 数学分析 机器学习的一般方法和横向比较 数学是有用的:以SVD为例 机器学习的角度看数学 复习数学分析 直观解释常数e 导数/梯度 随机梯度下降 Taylor展式的落地应用 gini...
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇
1.赛题理解 (1)赛题 火力发电的基本原理是燃料燃烧生产蒸汽,蒸汽推动汽轮机旋转带动发电机旋转,产生电能,影响火力发电效率的核心是锅炉的燃烧效率(每单位时间内产生的蒸汽量),影响锅炉燃烧效率的因素很多,...
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两篇机器学习预测材料的论文翻译
本文将介绍特征选择的概念、优点,以及常用的特征选择方法和实施步骤,帮助读者更好地理解和应用特征选择技术,从而提升机器学习模型的效果和可解释性。
机器学习 机器学习(Machine Learning,ML)就是让计算机从数据中进行自动学习,得到某种知识(或规律)。 如下图给出了机器学习的基本概念。对一个预测任务,输入特征向量为x,输出标签为y,我们选择一个函数f(x, ...
在本博客中,我们将探讨如何处理重复点,包括删除重复点、合并重复点、标记重复点、调整权重和重采样等方法。
*本文将深入探讨包裹式特征选择法的原理、步骤、优缺点以及常用方法,帮助读者更好地理解和应用这一重要技术。
在这篇博客中,我们将深入探讨递归特征添加法的原理、步骤、优缺点以及适用场景,并通过代码示例来展示其实际应用。
本文将介绍递归特征消除法的概念、具体步骤、优缺点以及适用场景,并提供代码示例进行详细分析。
作者将讨论机器学习概念以及如何使用sparkMLlib来进行预测分析。后面将会使用一个例子展示Spark MLlib在机器学习领域的强悍。 1.引言 Spark机器学习API包含两个package:spark.mllib 和spark.ml。 spark.mllib ...
文章目录数据集格式清洗数据集- 去掉停用词- 去掉URL- 去掉HTML标签- ...文章将通过传统机器学习和深度学习的方法来解决分类问题。 机器学习方法:朴素贝叶斯、SVM、逻辑回归、RF、XGBoost、LightGBM 深度学习方法:
这篇文章将通过详细阐述原理、步骤、优缺点以及适用场景,并结合Python代码示例,帮助读者更好地理解和应用基于遗传算法的特征选择方法。
本文将深入探讨基于模型的特征选择法的原理、步骤、优缺点及适用场景,并通过具体的代码示例来分析其实际应用效果。
2018,你跟自己做了约定了吗?为了遇见更好的自己。...本篇推送机器学习相关文章。强化学习机器学习之条件随机场(CRF)隐马尔可夫模型的Viterbi解码算法线性回归之最小二乘法k-means聚类算法机器学习之层次聚类
机器学习的1000+篇文章总结 本文收集和总结了有关机器学习的1000+篇文章,由于篇幅有限只能总结近期的内容,想了解更多内容可以访问:http://www.ai2news.com/, 其分享了有关AI的论文、文章、图书。 吴恩达机器...
本文篇是作者政安晨的专栏《TensorFlow与Keras实战演绎机器学习》的总纲,专栏文章不断更新,这篇总纲也会随着专栏不断更新。 TensorFlow给自己的定位是端到端机器学习平台,是一个开源的机器学习框架,用于构建和...
如何用Python构建机器学习模型的API服务【第156篇—机器学习模型】 在当今数据驱动的世界中,机器学习模型在解决各种问题中扮演着重要角色。然而,将这些模型应用到实际问题中并与其他系统集成,往往需要构建API服务...
这篇文章就列举并描述Python的最有用的机器学习工具和库。这个列表中,我们不要求这些库是用Python写的,只要有Python接口就够了。 我们的目的不是列出Python中所有机器学习库(搜索“机器学习”时Python包索引(PyPI...
机器学习算法有很多,主要围绕着线性和非线性。非线性的学习也是围绕着线性来解读的。 线性回归: > x <- c(1,2,3,4) > y <- c(4,6,7,11) > lm(formula = y~x) ...
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全球机器学习邻域论文top20篇,全球机器学习邻域论文top20篇
今天我来讲下如何在 Zeppelin 里做机器学习。机器学习的重要性我就不多说了,我们直奔主题。 Flink 在机器学习这个领域发力较晚,社区版没有一个完整的机器学习算法库可以用,Alink[1]是目前 Flink 生态圈相对比较...