導航-機器學習(Machine Learning)
1 邏輯回歸
2 決策樹
3 支持向量機
4 提升方法
5 聚類
準備在近期復習鞏固一下基本機器學期算法的原理和實現,寫一些筆記,方便以後自己回顧。
1 邏輯回歸
(1) 理論推導
(2) python實現
導航-機器學習(Machine Learning)
相關推薦
導航-機器學習(Machine Learning)
決策 支持向量機 python http ear footer mac href AR 1 邏輯回歸 2 決策樹 3 支持向量機 4 提升方法 5 聚類 準備在近期復習鞏固一下基本機器學期算法的原理和實現,寫一些筆記,方便以後自己回顧。 1 邏輯回歸 (1) 理論推導
Day1 機器學習(Machine Learning, ML)基礎
向量 data testin 應用 k-近鄰算法 ldo 精度 風險 樸素 一、機器學習的簡介 定義 Tom Mitchell給出的機器學習定義: 對於某類任務T和性能度量P,如果計算機程序在T上以P衡量的性能隨著經驗E而自我完善,那麽就稱這個計算機程序從經驗E學習
基於Windows 機器學習(Machine Learning)的圖像分類(Image classification)實現
BYD pack format ret bmp async 配置 rev 技術分享 原文:基於Windows 機器學習(Machine Learning)的圖像分類(Image classification)實現今天看到一篇文章 Google’s Image
機器學習 Machine Learning 深度學習 Deep Learning 資料
分享一下我老師大神的人工智慧教程!零基礎,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識,造福人民,實現我們中華民族偉大復興!  
機器學習 Machine Learning 深度學習 Deep Learning 資料 Chapter 1
分享一下我老師大神的人工智慧教程!零基礎,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識,造福人民,實現我們中華民族偉大復興!  
【線上直播】谷歌雲上的機器學習/Machine Learning on GCP
分享講師:王順 講師簡介: 目前就職於谷歌,擔任雲客戶顧問,專長於雲端計算、大資料和機器學習,曾就職於曠視科技,其間在阿里淘咖啡專案中負責人臉識別系統開發和架構、參與了多個OCR、影象分類、缺陷檢測等計算機視覺專案落地工作。更早在Oracle做過系統工程師、AWS大資
【機器學習Machine Learning】資料大全
昨天總結了深度學習的資料,今天把機器學習的資料也總結一下(友情提示:有些網站需要"科學上網"^_^) 推薦幾本好書: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Fr
用10張圖來看機器學習Machine learning in 10 pictures
I find myself coming back to the same few pictures when explaining basic machine learning concepts. Below is a list I find most illumina
機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)資料 之 文章、部落格
介紹:這是一篇介紹機器學習歷史的文章,介紹很全面,從感知機、神經網路、決策樹、SVM、Adaboost到隨機森林、DeepLearning.介紹:這一篇介紹如果設計和管理屬於你自己的機器學習專案的文章,裡面提供了管理模版、資料管理與實踐方法.介紹:如果你還不知道什麼是機器學習
機器學習(Machine Learning)&深度學習(Deep Learning)資料集合
機器學習(Machine Learning)&深度學習(Deep Learning)資料 原文連結:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md#%E6%B3%A8%E6%9C%BA%E5%99%A8
機器學習(Machine Learning)&深度學習(Deep Learning)資料
介紹:這是一篇介紹機器學習歷史的文章,介紹很全面,從感知機、神經網路、決策樹、SVM、Adaboost到隨機森林、Deep Learning. 介紹:這是瑞士人工智慧實驗室Jurgen Schmidhuber寫的最新版本《神經網路與深度學習綜述》本綜述的特點是以時間排序,
機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)資料 之 相關論文和會議報告
介紹:對深度學習和representationlearning最新進展有興趣的同學可以瞭解一下介紹:主要是順著Bengio的PAMIreview的文章找出來的。包括幾本綜述文章,將近100篇論文,各位山頭們的Presentation。全部都可以在google上找到。介紹:20
學習 Machine Learning Mastery With Python (1)
測試套件 實際應用 十分 機器學習 小數 機器學習算法 很多 結果 分鐘 1 介紹 1.1 機器學習的錯誤的想法 一定要對python 編程和python語法非常了解 深入學習scikit learn使用的機器學習算法的理論和參數 避免或者不能接觸實際項目中的其他部分。
機器學習: ensemble learning
機器學習: ensemble learning ensemble learning即把多個模型綜合成一個模型。這樣往往能達到不錯的效果。原因為: 不同的模型可能採用了不同的資料、或對資料的刻畫方式角度不一樣;直覺上講,如果一個問題從多個角度去看,那麼效果往往會比從單角度看效果更好。
關於學習machine learning的一些基本知識點
一、使用機器學習方法的幾個基本出發點 1、待解決的問題涉及的資料中,存在一些潛在可學習的pattern。 2、待解決的問題通過一般的程式設計正規化不容易處理。 3、有一定量的資料用於機器學習建模。 二、機器學習與人工智慧的簡要關係 機器學習是可用於實現人工智慧的一種方法。 三、統計學與機器學習的簡要關係 統計
機器學習: Metric Learning (度量學習)
Introduction 度量學習 (Metric Learning) == 距離度量學習 (Distance Metric Learning,DML) == 相似度學習 是人臉識別中常用傳統機器學習方法,由Eric Xing在NIPS 2002提出。
當小樣本遇上機器學習 fewshot learning
引言 深度學習(deep learning)已經廣泛應用於各個領域,解決各類問題,例如在影象分類問題下,如圖1,區分這10類目標的準確率目前可以輕鬆做到94%。然而,deep learning是一種data hungry的技術,需要大量的標註樣本才能發揮作用。圖1 現
pyTorch實現機器學習——transfer learning
本文中程式碼來自pyTorch官網中關於遷移學習的程式碼示例。如需更詳細學習遷移學習的內容,請點選上面程式碼示例超連結。1. 模組引入2. 資料準備3. 展示部分資料4. 訓練模型5. 測試訓練結果6. 載入預訓練模型訓練——版本17. 載入預訓練模型訓練——版本2
Ng第十一課:機器學習系統的設計(Machine Learning System Design)
未能 計算公式 pos 構建 我們 行動 mic 哪些 指標 11.1 首先要做什麽 11.2 誤差分析 11.3 類偏斜的誤差度量 11.4 查全率和查準率之間的權衡 11.5 機器學習的數據 11.1 首先要做什麽 在接下來的視頻將談到機器
Ng第十七課:大規模機器學習(Large Scale Machine Learning)
在線 src 化簡 ima 機器學習 learning 大型數據集 machine cnblogs 17.1 大型數據集的學習 17.2 隨機梯度下降法 17.3 微型批量梯度下降 17.4 隨機梯度下降收斂 17.5 在線學習 17.6 映射化簡和數據並行