【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

机器学习正交化

味着互成90度。设计出正交化的控制装置，最理想的情况是和你实际想控制的性质一致，这样你调整参数时就容易得多。可以单独调整转向角，还有你的油门和刹车，令车子以你想要的方式运动。 那么这与机器学习有什么关系呢？要弄好一个监督学习系统，你通常需要调你的系统的旋钮。 确保四件事情，首先，

深度学习之机器学习基础

深度学习是机器学习的一个特定分支。要想学好深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本章将探讨贯穿本书其余部分的一些机器学习重要原理。我们建议新手读者或是希望更全面了解的读者参考一些更全面覆盖基础知识的机器学习参考书，例如Murphy (2012) 或者Bishop (20

可信机器学习（1）

一、背景随着机器学习模型性能不断强大，它们更加广泛地进入人们的生活，模型的可信性变得尤为重要。人们对模型 “可信” 的要求涵盖很多方面：一个训练好的模型部署到实际中，需要在未知的分布迁移下保持准确预测；为了使用者理解、验证和采信模型做出的高风险预测，模型需要向用户解释其推理过程；

【机器学习】———— 分类（1）

上，在分辨事物的时候，我们脑袋里有一个隐式的计算，也叫比较。与自己脑海中的记忆比较，在机器学习中这也叫做：Compute the distance. 然后，根据这个距离来 判断   事物的类别。        你的过往经验就是Training data, 现在分辨的事物就是Test

机器学习的算法（一）

算可能条件的分支概率。每个独立的特征都是「朴素」或条件独立的，因此它们不会影响别的对象。例如，在一个装有共 5 个黄色和红色小球的罐子里，连续拿到两个黄色小球的概率是多少？从图中最上方分支可见，前后抓取两个黄色小球的概率为 1/10。朴素贝叶斯分类器可以计算多个特征的联合条件概率

深度学习之构建机器学习算法

优化算法来构建学习算法的配方同时适用于监督学习和无监督学习。线性回归实例说明了如何适用于监督学习的。无监督学习时，我们需要定义一个只包含 X 的数据集，一个合适的无监督损失函数和一个模型。例如，通过指定如下损失函数可以得到PCA的第一个主向量模型定义为重建函数 r(x) = w⊤x

【活动FAQ】7天晋级机器学习活动--FAQ

不予负责！3、务必关注课程完成后的资源释放问题！！！以下是资源释放的时间和方法，请同学们务必按照要求释放资源！如果未释放，产生的持续扣费、账户欠费冻结等问题，EI小助手将不再做任何补偿哦！！！（1）机器学习服务标准版实例无需删除（2）确保不在MLS标准版实例当中运行工作流和关闭n

机器学习的实际应用

机器学习有很多应用场景，这里给出了一些示例，你会怎么使用它？快速三维地图测绘和建模：要建造一架铁路桥，PwC 的数据科学家和领域专家将机器学习应用到了无人机收集到的数据上。这种组合实现了工作成功中的精准监控和快速反馈。增强分析以降低风险：为了检测内部交易，PwC 将机器学习和其它

机器学习的算法（二）

network）：早期的 RNN 形式是会存在损耗的。尽管这些早期循环神经网络只允许留存少量的早期信息，新近的长短期记忆（LSTM）与门控循环单元（GRU）神经网络都有长期与短期的记忆。换句话说，这些新近的 RNN 拥有更好的控制记忆的能力，允许保留早先的值或是当有必要处理很多系

机器学习的常见算法

Intelligence）。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超

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

机器学习知多少：掌握机器学习，基于学习模型处理数据， 为业务应用生成预测结果！

阅读更多：【华为云学院】机器学习知多少：掌握机器学习，基于学习模型处理数据， 为业务应用生成预测结果！【华为云学院】云上应用立体运维实战营：运维大师讲堂，7天从入门到进阶！【华为云学院】理清三大关键概念，循序渐进学好云容器实例，CCI服务入门必读！【华为云学院】PaaS：一个面向应用的核心平台，

深度学习之构建机器学习算法

1)，在大多数情况下，优化算法可以定义为求解损失函数梯度为零的正规方程。       意识到我们可以替换独立于其他成分的大多数成分，因此我们能得到很多不同的算法。       损失函数通常包括使学习过程执行统计估计的至少一项。最常见的损失函数是负对数似然，最小化损失函数导致的最大似然估计。损失函数

【转载】机器学习分类

机器学习开发平台

TensorFlow，Pytorch，Caffe等，作为初学者，用哪个平台比较合适？有什么推荐没，谢谢

【机器学习】————分类（2）

How human classify(1NN)?        Step 1: represent the testing data point (x) in the vector space whose elements denote the "features"        Step

机器学习与深度学习区别

深度学习由经典机器学习发展而来，两者有着相同与不同特点1.完全不同的模式机器学习：使计算机能从数据中学习，并利用其学到的知识来提供答案（通常为预测）。依赖于不同的范式（paradigms），例如统计分析、寻找数据相似性、使用逻辑等深度学习：使用单一技术，最小化人脑劳动。使用被称为

《Spark机器学习进阶实战》——1.2.3　其他机器学习

2.3　其他机器学习此外，机器学习的常见算法还包括迁移学习、主动学习和演化学习等。（1）迁移学习迁移学习是指当在某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时，利用另一领域的数据获得的关系进行学习。迁移学习可以把已训练好的模型参数迁移到新的模型，指导新模型训练，更有效地学习底层规则、减