深度学习算法中的 迁移学习（Transfer Learning）

用已经学习到的知识，我们能够更好地应对实际应用中的挑战。在未来的研究中，我们可以进一步探索迁移学习的原理和方法，以应对不断出现的新问题。 希望本文能够帮助读者理解迁移学习的概念和应用，并在实际问题中能够灵活运用迁移学习的技术。如果您对迁移学习有任何问题或者想法，欢迎在评论区进行讨论和交流。

机器学习——集成算法

## 1 集成算法概述 集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中集成学习也有相当大的作用，它可以用

机器学习算法的优缺点(8)-聚类算法

聚类算法是指对一组目标进行分类，属于同一组（亦即一个类，cluster）的目标被划分在一组中，与其他组目标相比，同一组目标更加彼此相似（在某种意义上）。举例：K-均值（k-Means）k-Medians 算法Expectation Maximi 封层 ation (EM)最大期望

NLP学习笔记 - 分词算法

分词是NLP的一个重要的数据处理步骤，之前的帖子介绍了主流的分词工具，那么分词是怎么进行的呢？下面介绍下中文分词的解决方案：1. 基于词典的分词方法2. 基于统计的分词方法3. 基于序列标记的分词方法由此以上方法，可以演绎出对应的算法。下面介绍基于词典的分词算法，因为它比较简单，

机器学习的算法分类介绍

以下是一些流行的定义。在每种情况下，都会为算法提供一组示例供其学习。 (1) 监督式学习：为算法提供训练数据，数据中包含每个示例的“正确答案”；例如，一个检测信用卡欺诈的监督学习算法接受一组记录的交易作为输入，对于每笔交易，训练数据都将包含一个表明它是否存在欺诈的标记。 (2)

深度学习算法中的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）

引入了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的概念。本文将介绍深度强化学习的基本概念、算法原理以及在实际应用中的一些案例。 深度强化学习的基本概念 深度强化学习是将深度学习与强化学习相结合的一种方法。在深度强化学习中，智能体通过与环境的交互来学

[转载】机器学习算法总览

风控领域图深度学习算法思考

控场景的图深度学习算法。而且也缺少统一的数据格式标准和前期处理方式，这在在面对复杂场景异构图数据时，将会产生不同算法间的隔阂，需要花费相当的精力去进行数据前处理及格式转换。数据方面的欠缺会阻塞相关算法的开发以及验证，不同的算法也缺少统一的baseline数据进行算法性能的对比。在

机器学习算法的优缺点(7)-降维算法

降维算法和集簇方法类似，追求并利用数据的内在结构，目的在于使用较少的信息总结或描述数据。这一算法可用于可视化高维数据或简化接下来可用于监督学习中的数据。许多这样的方法可针对分类和回归的使用进行调整。举例：主成分分析（Principal Component Analysis (PCA)）主成分回归（Principal

机器学习算法的优缺点(1)-正则化算法

正则化算法（Regularization Algorithms）它是另一种方法（通常是回归方法）的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。例子：岭回归（Ridge Regression）最小绝对收缩与选择算子（LASSO）GLASSO弹性网络（Elastic

深度学习算法中的强化学习（Reinforcement Learning）

化学习算法的选择和调参也需要根据具体情况进行调整。 强化学习在深度学习中的挑战 尽管强化学习在深度学习中具有广泛的应用前景，但仍然存在一些挑战需要克服。 环境建模 深度学习算法通常需要大量的数据进行训练，而在强化学习中，如何建立准确的环境模型仍然是一个挑战。在某些复杂的任务中，

机器学习算法的优缺点(2)-集成算法

集成算法（Ensemble algorithms）是由多个较弱的模型集成模型组，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。该算法主要的问题是要找出哪些较弱的模型可以结合起来，以及结合的方法。这是一个非常强大的技术集，因此广受欢迎。举例：BoostingBootstrapped

深度学习 | 深度学习算法中英文对照表

  Convolutional Neural Networks   (CNN)卷积神经网络AutoEncoder  自动编码器Sparse Coding  稀疏编码Restricted Boltzmann Machine(RBM) 

浅谈机器学习必学10 大算法

过考试的概率与学习时间的关系。3 决策树决策树（Decision Trees）可用于回归和分类任务。在这一算法中，训练模型通过学习树表示（Tree representation）的决策规则来学习预测目标变量的值。树是由具有相应属性的节点组成的。在每个节点上，我们根据可用的特征询问

机器学习算法的优缺点(9)-基于实例的算法

基于实例的算法（Instance-based Algorithms）-（有时也称为基于记忆的学习）是这样一种学习算法，不是明确归纳，而是将新的问题例子与训练过程中见过的例子进行对比，这些见过的例子就在存储器中。之所以叫基于实例的算法是因为它直接从训练实例中建构出假设。这意味这，假

深度学习和机器学习的区别

数据的一种机器学习技术。它的基本特点，是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网

基于华为云ModelArts深度学习算法的语音识别实践

el.zip')至此基于深度学习算法的语音识别实践全部完成，整个流程下来体验还是很不错的！总结整个流程用到了很多的华为云服务，例如OBS和ModelArts的NoteBook，功能非常强大，体验感很好，对深度学习算法的语音识别有了一定的了解，也对整个实践的过程有了认识，欢迎大家一

强化学习算法选择

强化学习算法选择在机器学习中，数据不同会导致算法表现不同。同样地，在强化学习中，由于目标环境的多样性，算法在不同环境中表现截然不同。另外，结合业务场景，开发者在其他维度（如算法输出动作的连续性或离散性、算法的学习效率等）上可能还有不同的要求。因此，选择合适的强化学习算法是一个很重

人工智能之启发式评估

义为玩家可以完成的O的行、列和对角线的走子数目，如图所示。                当X在左上角（O在右边的相邻空间）时，它可以完成3种可能的走子：最左边的列和两条对角线。博弈棋局E（X）的启发式评估被定义为N（X） —N（O）。因此，图中所示的上左位置的E（X）是3-1 =