机器学习的方法论

然后对特征进行分类。    然而，这种分类的效果，高度取决于特征选取的好坏。传统的机器学习专家们，把大部分时间都花在如何寻找更加合适的特征上。因此，早期的机器学习专家们非常苦逼，故此，传统的机器学习，其实可以有个更合适的称呼——特征工程（feature engineering）。

机器学习算法选择（分类二）

决策树通过递归划分样本特征空间并在每个得到的特征空间区域定义局部模型来做预测。决策树方法的优点是易于理解，数据预处理过程比较简单，同时在相对短的时间内就可以在大数据集上得到可行且效果良好的结果。决策树是非常基础的算法，可解释性强，但它缺点也比较明显，对连续性的特征比较难预测。当数据特征关联性比较强时，决策树的表现的

【机器学习】（1）：绪论

由于工作的关系，开始接触机器学习这个技术领域，虽然自己的工作看似和机器学习关系不大，但是利用机器学习进行大数据的分析却是至关重要的。因此从今天开始自己再开始一个关于“机器学习”的系列笔记，将主要记录整理自己学习的收获。今天是对于机器学习的一个基本的介绍。一、什么是机器学习？为什么需要机器学习？

机器学习的方法论

然后对特征进行分类。    然而，这种分类的效果，高度取决于特征选取的好坏。传统的机器学习专家们，把大部分时间都花在如何寻找更加合适的特征上。因此，早期的机器学习专家们非常苦逼，故此，传统的机器学习，其实可以有个更合适的称呼——特征工程（feature engineering）。

AMD的PyTorch机器学习工具

规模应用、编译器和语言运行库的开发。 ROCm 是 AMD 的开源软件平台，用于 GPU 加速的高性能计算和机器学习。自 2016 年发布最初的 ROCm 版本以来，ROCm 平台已经发展到支持更多的库和工具、更广泛的 Linux 发行版以及一系列新的 GPU。 ROCm 生态系统已经建立了对

机器学习笔记之统计学习

器学习的主流，一方面是由千有效的支持向最机算法在九十年代初才被提出，其优越性能到九十年代中期在文本分类应用中才得以显现；另一方由，正是在 连接主义学习技术的局限性凸显 之后，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． 事实 上，统计学习与连接主义学习有密切的联系在

求推荐机器学习的视频

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机器学习-决策树

-then规则的过程是这样的：由决策树的根结点(root node)到叶结点(leaf node)的每一条路径构建一条规则；路径上内部结点的特征对应着规则的条件，而叶结点的类对应着规则的结论。决策树的路径或其对应的if-then规则集合具有一个重要的性质：互斥并且完备。这就是说，

机器学习的问题分类介绍

我们希望在机器学习算法分类的基础上更具体一些，一种方法是通过分析机器学习任务能解决的问题类型，对任务进行细化： (1) 分类，一种监督学习问题，其中要学习的答案是有限多个可能值之一；例如，在信用卡示例中，该算法必须学习如何在“欺诈”与“诚信”之间找到正确的答案，在仅有两个可能的值时，

机器学习是如何工作的?

机器学习的核心是收集和分析特定情况的数据，以便更好地预测哪些响应会产生预期的效果。该程序会评估过去的工作，并相应地调整其行为，以便将来做出更好的决策。这种适应能力给人的印象是程序会“学习”，就像人类可以通过重复学习来完成任务一样。

机器学习与深度学习的未来趋势

机器学习和深度学习的未来蕴含着无穷的可能！越来越多的机器人不仅用在制造业，而且在一些其他方面可以改善我们的日常生活方式。医疗行业也可能会发生变化，因为深度学习有助于医生更早地预测或发现癌症，从而挽救生命。在金融领域，机器学习和深度学习可以帮助公司甚至个人节省资金，更聪明地投资，更

机器学习基础图表-机器学习的类型

发送到你的邮箱。也许你会问这个分类算法对于SSD有什么用呢?SSD中的一个典型的分类问题是IO模式识别，判断IO是纯读、纯写或者混合读写的，这是一个三分类的问题;判断IO是顺序的还是随机的，这是一个二分类的问题。可以根据实际情况选择相应的相应的机器学习分类算法识别出不同的IO模式

机器学习中的反向传播

机器学习的训练过程BP算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成。在正向传播过程中，输入信息通过逐层处理并传向输出层。如果在输出层得不到期望的输出值，则通过构造输出值与真实值的损失函数作为目标函数，转入反向传播，逐层求出目标函数对各神经元权值的偏导数，构成目标函数对权值向量的

机器学习中的线性回归

b_n $$ 是模型的系数。这样的模型可用于更复杂的现实场景。2. 正则化为了防止过拟合，线性回归模型通常会使用正则化。L1 正则化和 L2 正则化是两种常见的方法。它们通过在成本函数中引入正则化项，惩罚系数过大的模型，从而提高模型的泛化能力。# 使用 L2 正则化的线性回归 from

机器学习和深度学习的区别是什么？

深度学习是机器学习算法的子类，其特殊性是有更高的复杂度。因此，深度学习属于机器学习，但它们绝对不是相反的概念。我们将浅层学习称为不是深层的那些机器学习技术。让我们开始将它们放到我们的世界中：这种高度复杂性基于什么？在实践中，深度学习由神经网络中的多个隐藏层组成。我们在《从神经元到

机器学习必学10大算法

x 　　我们将在给定输入值 x 的条件下预测 y，线性回归学习算法的目的是找到系数 B0 和 B1 的值。 　　我们可以使用不同的技术来从数据中学习线性回归模型，例如普通最小二乘法的线性代数解和梯度下降优化。 　　线性回归大约有 200 多年的历史，并已被广泛地研究。在使用此

【机器学习】————KNN（NN）小结

The NN classifier:Prob: The training data are sufficiently distinct with each other. Insufficient robustness to noises.Sol: using k-nearest neighbor

[转载】机器学习算法总览

【机器学习基础】梯度下降

找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降的地方走，同理，如果我们的目标是上山

机器学习“特征编码”（二）

encoding会显得更合适，因为自定义的数字顺序可以不破坏原有逻辑，并与这个逻辑相对应。所使用的模型对数值大小敏感的模型必须使用one-hotencoding。典型的例子就是LR和SVM。二者的损失函数对数值大小是敏感的，并且变量间的数值大小是有比较意义的。而Label encoding的数字编码没有数