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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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  • 【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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  • 机器学习算法(一)

    机器学习算法1. 决策树(Decision Tree):在进行逐步应答过程中,典型决策树分析会使用分层变量或决策节点,例如,可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。优点:擅长对人、地点、事物一系列不同特征、品质、特性进行评估场景举例:基于规则信用评估、赛马结果预测2. 支持向量机(Support

    作者: @Wu
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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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  • 机器学习应用

    用遍及人工智能各个领域。机器学习有多种定义方式。一方面,它被视为一种人工智能科学,主要研究对象是人工智能,特别是在经验学习中如何改善具体算法性能。另一方面,机器学习也可以理解为对能够通过经验自动改进计算机算法研究。此外,机器学习还可以定义为使用数据或以往经验来优化计算

    作者: DevFeng
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  •  机器学习简介

    识到行为。这种行为学习基于三个因素:    程序消耗数据;    量化当前行为和理想行为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为反馈机制。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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  • 机器学习算法(二)

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

    作者: @Wu
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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为垃圾邮件;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

    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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  • 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
  • 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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  • 机器学习服务—开启企业智能时代!

    作者: 云上AI
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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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  • 有监督机器学习和无监督机器学习核心哲学

    有监督机器学习核心哲学:使用“数据驱动”方法让计算机可以学习输入/输出之间正确映射。它需要一系列“标记”记录,其中包含训练集中输入和期望输出,以便将输入到输出映射学习为一种准确行为表现。可以用下面这个图来表示:无监督机器学习核心哲学:让计算机学习输入内部结构而不是

    作者: 黄生
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  • 机器学习与深度学习

    机器学习(Machine Learning,ML)是人工智能子领域,也是人工智能核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习算法。举个例子,假设要构建一个识别猫程序。传统上如果我们想让计算机进行识别,需要

    作者: QGS
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  • 机器学习以及深度学习

    所谓“ 机器学习” , 是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息; 而“ 深度学习”作为“机器学习一个**子集**, 相比其他学习方法, 使用了更多参数、模型也更复杂, 从而使得模型对数据理解更加深人, 也更加智能。 传统机器学习是分步骤来进行, 每一步最优解不一定带来结果的最优解;

    作者: 黄生
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  • 机器学习定义

    测”,从而指导自己生活和工作。机器学习“训练”与“预测”过程可以对应到人类“归纳”和“推测”过程。通过这样对应,我们可以发现,机器学习思想并不复杂,仅仅是对人类在生活中学习成长一个模拟。由于机器学习不是基于编程形成结果,因此它处理过程不是因果逻辑,而是通过归纳

    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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