”机器学习基础“ 的搜索结果

     1. 机器学习的主要任务：（分类、回归）有监督学习、（聚类、密度估计）无监督学习 2. 如何选择合适算法：使用机器学习的目的；需要分析的数据是什么；——分类、回归、聚类还是密度估计，确定算法类型...

     机器学习（ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型，称为“训练...

     机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...

     1、请简述人工智能和机器学习，深度学习的关系？ 机器学习是人工智能的核心，是人工智能的一个分支。 人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工...

     机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...

     第一次见到这样的说法是在《机器学习实战——基于scikit-learn和tensorflow》p159 决策树正则化超参，所以总结一下。 非参数模型（non-parametric model）和参数模型（parametric model）作为数理统计学中的概念，...

     从个性化推送（今日头条）、自拍美颜、自动翻译，到...今天，我们带来了 44 个机器学习的练手项目，分为「入门知识」、「基础课程」、「基础应用」、「综合应用」、「系统进阶」5个模块，层层递进，帮助你系统地入门...

     机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...

     一、决策树定义： 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边...这样可以提高决策树学习的效率。如果用一个特征去分类，得到的结果与随机的分类没有很大差别，那么这次分类是无

     机器学习开发框架本质上是一种编程库或工具，目的是能够让开发人员更容易、更快速地构建机器学习模型。 机器学习开发框架封装了大量的可重用代码，可以直接调用，目的是避免“重复造轮子”，大幅降低开发人员的开发...

     机器学习基础：数学理论+算法模型+数据处理+应用实践 机器学习，作为人工智能领域的重要分支，正在逐渐改变我们生活和工作的方式。要想深入理解和有效应用机器学习技术，必须扎实掌握其基础知识。这其中，数学理论...

     1. 字典特征抽取 代码 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer def dictvec(): #字典数据抽取 #实例化 dict=DictVectorizer(sparse=False) #调用fit_transform,字典储存在列表中 ...

     机械学习与我们的日常...简而言之，机器学习是从数据中学习和提取有用的信息，不断提升机器的性能。基本任务是从这些数据中学习规则，利用学习到的规则来预测新的数据。为什么要应用机械学习？它有什么独特的优点吗？

     Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux、Mac、Windows 系统，包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。此外，Anaconda 提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本 python ...

     机器学习，作为计科的专业选修课，我们肯定是没有人工智能专业的同学们学的那么专业，基本上就是了解原理和实现应用就行。用的教材也是目前比较常用的西瓜书。实验环境用的是jupyter notebook。 我们这个学期学习的...

     一、推荐系统架构与机器学习基础理论 1 机器学习发展历程与架构原理 1.1 发展历程 大数据时代： 频率近似为概率 计算机性能 ：计算速度提升 时间段 发展时期 主流技术 二十世纪五十年代初至七十年代初...

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