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  • FusionInsight新特性-机器学习

    介绍华为大数据平台数据智能能力,包括机器学习与推理平台

    播放量  3397
  • 【云知易】机器学习服务 入门 02 创建项目

    完成MLS实例创建后,用户输入账号、用户名和密码登录MLS实例工作界面,需要先创建项目,创建项目主要分3个步骤。 一、创建项目 步骤1 登录MLS实例。 步骤2 在MLS实例工作界面,单击“项目”。 步骤3 在“项目”界面单击“创建”。 步骤4 在弹出“创建项目”对话框中,

    作者: 阅识风云
    发表时间: 2017-11-03 16:32:42
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  • 机器学习基础图表-机器学习步骤

    通常学习一个好函数,分为以下三步:1、选择一个合适模型,这通常需要依据实际问题而定,针对不同问题和任务需要选取恰当模型,模型就是一组函数集合。 2、判断一个函数好坏,这需要确定一个衡量标准,也就是我们通常说损失函数(Loss Function),损失函数的确定也需要

    作者: @Wu
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  • 机器学习基础

    归(预测用户在平台上花费平均时间)问题。所有这些都是有监督学习例子,目的是找到训练样例和目标之间映射关系,并用来预测未知数据。有监督学习只是机器学习一部分,机器学习也有其他不同部分。以下是3种不同类型机器学习:有监督学习;无监督学习;强化学习。下面详细讲解各种算法。4

    作者: ssdandan
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  • 机器学习(五):机器学习算法分类

    ​ 强化学习目标就是获得最多累计奖励。 监督学习和强化学习对比 监督学习 强化学习 反馈映射 输出是之间关系,可以告诉算法什么样输入对应着什么样输出。 输出是给机器反馈 reward

    作者: Lansonli
    发表时间: 2023-02-18 05:59:28
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  • 机器学习 基础

    算机科学学生们,想搞什么研究,结果十个里有九个要研究机器学习,中间还一些弄不清深度学习机器学习关系,实际上是想搞深度学习。  原本深度学习(深度神经网络)只是机器学习领域一个分支,但因为其最近大火,导致对整个领域出现了这样划分:深度和非深度,或者说深度和传统。虽然现

    作者: 又
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  •  机器学习简介

    识到。这种行学习基于三个因素:    程序消耗数据;    量化当前行和理想行之间误差或某种形式距离度量;    使用量化误差指导程序在后续事件中产生更好行反馈机制。可以看出,第二个和第三个因素很快使这个概念变得抽象,并强调其深层数学根源。机器学习理论

    作者: QGS
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  • 简述机器学习

    通过上面的分析,可以看出机器学习与人类思考经验过程是类似的,不过它能考虑更多情况,执行更加复杂计算。事实上,机器学习一个主要目的就是把人类思考归纳经验过程转化为计算机通过对数据处理计算得出模型过程。经过计算机得出模型能够以近似于人方式解决很多灵活复杂问题。

    作者: 小强鼓掌
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  • 机器学习应用

    到现在为止,我们看到绝大多数机器学习应用环境都非常单纯一一向量清洗到位,边界划定清晰。例如,垃圾邮件分拣,能够通过邮件内容输入来判断邮件是否垃圾邮件;新闻自动分类,能够通过新闻内容分类来判断新闻类别或描述内容属性;摄像头对车牌号OCR电子识别手、写识别,这些

    作者: G-washington
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  • 机器学习基础】常用机器学习模型

    计算训练样本和测试样本中每个样本点距离(常见距离度量有欧式距离,马氏距离等);  2. 对上面所有的距离进行排序;  3. 选前k个最小距离样本;  4. 根据这k个样本标签进行投票,得到最后分类类别;  如何选择一个最佳K,这取决于数据。一般情况下,在分类时较大K能够减小噪声影响。但

    作者: Micker
    发表时间: 2020-06-30 22:16:48
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  • 机器学习算法——线性回归

      最近一直在学机器学习,但感觉学习效率低,理解不深入,所以想通过写博客总结来加深自己理解,写一下我理解过程, 也希望能帮到其他人。   现在过头来看,线性回归其实是机器学习最简单算法了,所以大部分机器学习课程都拿它开刀。为什么之前一直都觉得机器学习算法比数据结构什么那些算法

    作者: xindoo
    发表时间: 2022-04-13 15:56:42
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  • 机器学习】————小结

    通过前面的学习,应该能够回答以下问题!     Q1: What is the classification? How to perform classification by human? And what is the simplest way     Q2: What problem

    作者: scu-w
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  • 机器学习服务—开启企业智能时代!

    作者: 云上AI
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  • 机器学习定义

    如果我数据越多,我模型就越能够考虑到越多情况,由此对于新情况预测效果可能就越好。这是机器学习界“数据王”思想一个体现。一般来说(不是绝对),数据越多,最后机器学习生成模型预测效果越好。通过我拟合直线过程,我们可以对机器学习过程做一个完整回顾。首先,我们需要在

    作者: 小强鼓掌
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  • 机器学习应用

    复杂性也对理论算法和软件发展提出了迫切需求。而机器学习方法例如神经网络、遗传算法、决策树和支持向量机等正适合于处理这种数据量大、含有噪声并且缺乏统一理论领域。 更广阔领域国外IT巨头正在深入研究和应用机器学习,他们把目标定位于全面模仿人类大脑,试图创造出拥有人类智慧

    作者: QGS
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  • 【Python机器学习】01_机器学习概述

    可以发现,机器学习通常要找函数是非常复杂,这些函数很难描述,也正因为人难以描述,所以需要机器学习。 三、监督学习和非监督学习 3.1、学习方式 我们需要大量历史数据来驱动寻找函数过程。根据数据不同,我们通常有两种不同学习方式。分别是监督学习和非监督学习。 对于监督学

    作者: 新建文件夹
    发表时间: 2022-01-27 15:44:02
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  • 机器学习算法分类

    Neighbors,KNN):基于实例算法,通过距离公式来寻找相似样本来做回归预测,依赖于样本数据质和量,算法很成熟但计算量较大,因此后来又提出了KD树方法。有关KD树介绍和详解,点击这里● 决策树(Decision Trees,DT):直观运用概率图解方法,按特征来生成决策树,

    作者: xiaogang
    发表时间: 2019-01-22 19:49:19
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  • 机器学习(四):机器学习工作流程

    机器学习工作流程 一、什么是机器学习 机器学习是从数据中自动分析获得模型,并利用模型对未知数据进行预测。 ​ 二、机器学习工作流程 机器学习工作流程总结: 1.获取数据 2.数据基本处理 3.特征工程 4.机器学习(模型训练) 5.模型评估 - 结果达到要求,上线服务

    作者: Lansonli
    发表时间: 2023-02-13 14:01:09
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  • [机器学习Lesson 1] 机器学习简介

    Learning (监督学习)它被称作监督学习是因为对于每个数据来说 我们给出了 “正确答案”。你有一些问题和他们答案,你要做有监督学习就是学习这些已经知道答案问题。然后你就具备了经验了,这就是学习成果。然后在你接受到一个新不知道答案问题时候,你可以根据学习得到经验,得出这

    作者: mantou
    发表时间: 2018-11-12 15:46:36
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  • 机器学习】————Normalization

    Prob: Scaling issuesAttributes may have to be scaled to prevent distance measures from being doninated by one of the attributesExample:     

    作者: scu-w
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