常见的监督学习算法

（3）可以接受的计算时间是什么？（4）算法精度要求有多高？有了算法，有了被训练的数据（经过预处理过的数据），那么多次训练（考验计算能力的时候到了）后，经过模型评估和算法人员调参后，会获得训练模型。当新的数据输入后，那么我们的训练模型就会给出结果。业务要求的最基础的功能就算实现了。

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。

其他机器学习任务算法选择

其他机器学习任务还包括关联规则分析、异常检测和个性化推荐等。关联规则分析常用的经典算法有Apriori算法和FP-Growth(频繁项增长）算法，后者在计算速度上更快。异常检测、新样本检测算法用于发现异常数据点的新的数据点，常用算法有OneClassSVM、LocalOutTie

机器学习算法的优缺点(10)-贝叶斯算法

贝叶斯算法是指明确应用了贝叶斯定理来解决如分类和回归等问题的方法。举例：朴素贝叶斯（Naive Bayes）高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）平均一致依赖估计器（Averaged One-Dependence

【机器学习算法专题（蓄力计划）】十七、机器学习中决策树算法

决策树模型使用技巧总结 完整代码 决策树 依据特征划分的树状图。决策树包括特征、类别和层数。分别对应非叶子节点、叶子节点和层数。 不同的特征选择（包括顺序和数量）会得到不同的决策树。 决策树的层数直接对应了模型的复杂度。 每个节点尽量只包含一种类别

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

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(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

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 =

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

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

[转载】机器学习算法总览

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

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) 

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

风控领域图深度学习算法思考

传统图分析算法与图深度学习算法的联排：真实风控业务场景的数据量是非常巨大的，但当前的图深度学习算法在处理十亿百亿点边规模的数据时还是有些无能为力。所以大规模图数据库+传统图分析算法+图深度学习算法是一套比较理想的结构。但当下比较热门的平台框架都没有将这三点很好的结合起来。如，TigerGr

强化学习预置算法

Learning（强化学习预置算法）1. 概述该强化学习预置算法中，为用户提供了常用的强化学习算法，目前包括五个常用算法（DQN、PPO、A2C、IMPALA以及APEX）。用户订阅之后，选择算法只需设置对应参数，即可很方便地创建训练作业，开始训练相应的强化学习环境（内置环境或自定

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，

深度学习之Dropout启发

要基于包括和排除。原则上，任何一种随机的修改都是可接受的。在实践中，我们必须选择让神经网络能够学习对抗的修改类型。在理想情况下，我们也应该使用可以快速近似推断的模型族。我们可以认为由向量 µ 参数化的任何形式的修改，是对 µ 所有可能的值训练 p(y | x, µ) 的集成。注意，这里不要求

几种的无监督学习算法

PCA算法是使用了一个非确定方法，快速地近似计算一个维度非常高的数据的前几个主成分，而SparsePCA引入了一个正则项来保证成分的稀疏性。2. 高斯混合模型高斯混合模型主要用于数据的聚类分析，他可以对无标签的数据进行分组。3. IsomapIsomap算法是流形学习算法中的一种