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 算法分类

　　算法分类　　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。　　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。　　无监督学习　　该算

机器学习技术的分类

能获得最大利益的习惯性行为。和标准的监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。在现实生活中，机器学习技术主要体现在以下几个部分：    数据挖掘（Data

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

微软的机器学习框架

这个框架刚接触不久，目前还在发展中，微软的这款AI框架是否值得让ModelArts引入？ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架，旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习。ML.NET 最初由微软研究院开发，在过去十年中已成长为一个重要的框架，并用于微软的许多产品组，如 Windows

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

【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

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

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

【《机器学习》周志华学习笔记1.5】~机器学习的“发展历程”

人们才把目光转向了以统计学习理论为直接支撑的统计学习技术 二十一世纪初，连接主义学习又卷土重来，掀起了以"深度学习"为名的热潮.所谓深度学习?狭义地说就是"很多层"的神经网络。深度学习虽缺乏严格的理论基础，但它显著降低了机器学习应用者的门槛，为机器学习技术走向工程实践带来了便利。

机器学习分类

机器学习通常分为四类 监督学习无监督学习半监督学习强化学习   目录 监督学习 监督学习有两个典型的分类： 常见的监督学习算法 无监督学习 常见的无监督学习算法 无监督学习算法常见工作 半监督 强化学习 其他 监督学习 监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。在监

机器学习概述

大小训练集的变动导致学习性能的变化，刻画了数据扰动导致的影响。泛化能力：机器学习的目标是使学得的模型能够很好地适用于新的样本，而不是仅仅在训练样本上工作的很好，学得的模型适用于新样本的能力称为泛化能力。误差：学习到的模型在样本上的预测结果与样本的真实结果之间的差。训练误差是在训练

【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