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

《机器学习系统》案例：机器学习工作流

bla(W_{t-1}))是方向。 神经网络的优化器种类很多，一类是学习率不受梯度影响的随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）及SGD的一些改进方法，如带有Momentum的SGD；另一类是自适应学习率如AdaGrad、RMSProp、Adam等。

【转载】机器学习训练方法-梯度下降

机器学习服务可以做什么？

机器学习服务应用于海量数据挖掘分析场景。欺骗检测保险公司分析投保人的历史行为数据，建立欺骗行为模型，识别出假造事故骗取保险赔偿的投保人。产品推荐根据客户本身属性和行为特征等，预测客户是否愿意办理相关业务，为客户提供个性化的业务推荐。客户分群通过数据挖掘来给客户做科学的分群，依据不

[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 “正确的答案”。你有一些问题和他们的答案，你要做的有监督学习就是学习这些已经知道答案的问题。然后你就具备了经验了，这就是学习的成果。然后在你接受到一个新的不知道答案的问题的时候，你可以根据学习得到的经验，得出

【机器学习】————小结

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

机器学习和数学

机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域，该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习，找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。尽管机器学习和深度学习有巨大的发展潜力，但要深入掌握算法的内部工作原理并获得良好的结果，就必须透彻地了解许多技术的数学原理。搞清楚这些数学原理

机器学习模型从理论到实战|【008-朴素贝叶斯】垃圾邮件分类

应用。 1.什么是朴素贝叶斯（Naive Bayes）？ 朴素贝叶斯是一种基于条件概率的分类方法，利用贝叶斯定理来预测给定特征的条件下，数据点属于某一类别的概率。该算法的核心假设是特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，特征之间没有依赖关系。 在朴素贝叶斯中，由于假设特征之间相互独立，公式可以简化为：

贝叶斯学习举例--学习分类文本

“我感兴趣的电子新闻稿”或“讨论机器学习的万维网页”。在这两种情况下，如果计算机可以精确地学习到目标概念，就可从大量在线文本文档中自动过滤出最相关的文档显示给读者。 这里描述了一个基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法。 将要展示的朴素贝叶斯算法遵循以下的问题背景： 1

机器学习的分类

数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2）演绎学习（3）类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。（4）分析学习：典型的分析学习有解释学习、宏操作学习。 基于学习方式的分类（1）监督学习（有导师学习）：输入数据中有导师信号，以概率函数、代数函数或人工神经网络

机器学习知识

       机器学习算法        需要明确，当前人工智能技术中，机器学习占据了主导地位，但不仅仅包括机器学习，而深度学习是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习，但是，人工智能并不等同于机器学习。具体到机器学习的流程，包括数据收集、清洗、预处理，建

油田勘探中的机器学习算法优化技术

油田勘探中的机器学习算法优化技术 在油田勘探领域，机器学习算法的应用已经展现出巨大的潜力，可以帮助优化勘探过程、提高预测准确性并减少成本。然而，为了充分发挥机器学习的优势，我们需要对算法进行优化和调整，以适应油田勘探的特殊需求。 本文将介绍一些常见的机器学习算法优化技术，包括特征

机器学习服务可以做什么

机器学习服务可以做什么？

机器学习服务可以做什么？

机器学习服务可以做什么呢？

【机器学习】————范数

范数的定义：    范数（英语：norm），是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，是一个函数，其为向量空间内的所有向量赋予非零的正长度或大小。另一方面，半范数（英语：seminorm）可以为非零的向量赋予零长度。举一个简单的例子，一个二维度的欧氏几何空间{\displaystyle

【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:     

【转载】机器学习基础

有九个要研究机器学习，中间还一些弄不清深度学习和机器学习的关系，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的划分：深度的和非深度，或者说深度的和传统的。虽然现在自然语言处理研究主要用深度学习，但因为很多概

机器学习技术的分类

效率。机器学习相关技术属于人工智能的一个分支。其理论主要分为如下三个方面：1. 传统的机器学习：包括线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、贝叶斯模型、神经网络等等。2. 深度学习（Deep Learning）：基于对数据进行表征学习的算法。好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。3