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機(jī)器學(xué)習(xí)之隨機(jī)森林（三）: 2019-02-20; 隨機(jī)森林在機(jī)器學(xué)習(xí)中是一個十分重要的算法，大家可能對機(jī)器學(xué)習(xí)感到很陌生，但是大家一定不會對人工智能感到陌生。而機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能中是一個十分重要的內(nèi)容，而隨機(jī)森林又是機(jī)器學(xué)習(xí)中的內(nèi)容。由此 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之隨機(jī)森林（二）: 2019-02-20; 在上一篇文章中我們簡單給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識，順便也講了講機(jī)器學(xué)習(xí)誤差的原因。其實不管是什么算法都是有方差和偏差存在的。在理想情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)的誤差就會小的很多。隨機(jī)森林是可以減少 ...

人工智能算法的實現(xiàn)（下）: 2019-02-16; 在上一篇文章中我們給大家介紹了人工智能的一些算法，人工智能離不開算法，所以我們必須重視算法的應(yīng)用。人工智能的算法有很多，除了我們在前面提到的機(jī)器學(xué)習(xí)以及專家系統(tǒng)以外，還有遺傳算法以及深度學(xué) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識（深入中篇）: 2019-02-16; 在上一篇文章中我們給大家介紹了很多機(jī)器學(xué)習(xí)中深層次的基礎(chǔ)知識，看起來這是一句十分矛盾的話，但是我們不難發(fā)現(xiàn)越往后介紹的知識的理解難度逐漸加大，所以就需要我們對前面的文章提到的知識做到掌握才 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識（入門上篇）: 2019-02-16; 前面我們已經(jīng)給大家講述了很多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，這些概念都是十分重要的，我們?nèi)绻獙W(xué)習(xí)人工智能的話就需要重視這些知識。在這篇文章我們接著給大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識，希望這篇文章能夠給大 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)要注意的事情（四）: 2019-02-14; 現(xiàn)如今，科技在不斷進(jìn)步，給我們的生活帶來了極大的便利。如果要問現(xiàn)在什么科技最能夠代表現(xiàn)階段，大家肯定認(rèn)為是互聯(lián)網(wǎng)。不過現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)可以說是過去時了，因為人工智能能夠給我們帶來很多的方便，這也 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)要注意的事情（二）: 2019-02-14; 關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)需要注意的內(nèi)容有很多，我們也在前面的文章中給大家介紹出了兩點，講述了機(jī)器學(xué)習(xí)是由表示、評價、優(yōu)化組成以及泛化及其作用是十分重要的，在這篇文章中我們會繼續(xù)為大家介紹更多有關(guān)機(jī)器學(xué) ...

數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因都有哪些（四）: 2019-01-17; 在上一篇文章中我們給大家介紹了兩個數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因，具體是缺乏對常理的感覺以及缺乏迭代的能力，這兩個原因是阻礙我們進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作的石頭。當(dāng)然，關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因還有一個，那就是推廣 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)和損失函數(shù): 2018-08-24; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)和損失函數(shù) 激活函數(shù) 1、sigmoid sigmoid函數(shù)曲線如下: sigmoid激活函數(shù)，符合實際，當(dāng)輸入值很小時，輸出接近于0；當(dāng)輸入值很大時，輸出值接近于1。但sigmoid激活 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個常見模型的優(yōu)缺點: 2018-08-20; 機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個常見模型的優(yōu)缺點樸素貝葉斯：優(yōu)點：對小規(guī)模的數(shù)據(jù)表現(xiàn)很好，適合多分類任務(wù)，適合增量式訓(xùn)練。缺點：對輸入數(shù)據(jù)的表達(dá)形式很敏感（連續(xù)數(shù)據(jù)的處理方式）。決策樹：優(yōu)點：計算量簡單， ...

在實際項目中，如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型: 2018-08-20; 在實際項目中，如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在這個文章中，我們主要面向初學(xué)者或中級數(shù)據(jù)分析師，他們對識別和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法都非常感興趣，但是初學(xué)者在面對各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法時，都會遇到一個問題是 “在實 ...

邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)算法三巨頭: 2018-08-17; 邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)算法三巨頭 1 邏輯回歸首先邏輯回歸是線性回歸衍生過來的，假設(shè)在二維空間上，本質(zhì)上還是一條線，那么在三維空間，他就是一個平面。把數(shù)據(jù)分成兩邊，就是直的不能再直的一條線 ...

我是R語言小白帶你建模之a(chǎn)daboost建模: 2018-08-16; 我是R語言小白帶你建模之a(chǎn)daboost建模今天更新我用我蹩腳的R技能寫的一個adaboost建模的過程，代碼有參考別人的代碼再根據(jù)自己的思路做了更改。代碼一部分來自書籍《實用機(jī)器學(xué)習(xí)》，我個人特別喜歡這本書 ...

入門 | 獻(xiàn)給新手的深度學(xué)習(xí)綜述: 2018-08-14; 入門 | 獻(xiàn)給新手的深度學(xué)習(xí)綜述這篇綜述論文列舉出了近年來深度學(xué)習(xí)的重要研究成果，從方法、架構(gòu)，以及正則化、優(yōu)化技術(shù)方面進(jìn)行概述。這篇綜述對于剛?cè)腴T的深度學(xué)習(xí)新手是一份不錯的參考資料，在形成基本學(xué) ...

花式玩邏輯回歸之不是只能做二分類: 2018-08-14; 花式玩邏輯回歸之不是只能做二分類最近忙了一些，懶也有啦，就沒怎么看書，發(fā)現(xiàn)一些新的東西，所以更新慢了，之前有個朋友叫我寫避免過擬合，但是這個題目真的好廣泛，我還沒看透，所以這個可能后續(xù)再寫，今天 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù): 2018-08-13; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù) 損失函數(shù)（loss function）是用來估量你模型的預(yù)測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負(fù)實值函數(shù),通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數(shù)越小，模型的魯棒性就越好。損失函數(shù)是 ...

決策樹算法基礎(chǔ)：ID3與C4.5: 2018-08-07; 決策樹算法基礎(chǔ)：ID3與C4.5 設(shè)X是一個取有限個值得離散隨機(jī)變量，其概率分布為P(X=xi)=pi, i=1,2,…,n。則隨機(jī)變量X的信息熵為條件熵H(Y|X)表示在已知隨機(jī)變量X的條件下隨機(jī)變量Y的不確定 ...

用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建O(N)復(fù)雜度的排序算法，可在GPU和TPU上加速計算: 2018-08-01; 用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建O(N)復(fù)雜度的排序算法，可在GPU和TPU上加速計算排序一直是計算機(jī)科學(xué)中最為基礎(chǔ)的算法之一，從簡單的冒泡排序到高效的桶排序，我們已經(jīng)開發(fā)了非常多的優(yōu)秀方法。但隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的興起與大數(shù)據(jù)的 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試結(jié)果很差，該怎么做: 2018-07-26; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試結(jié)果很差，該怎么做當(dāng)我們編程實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將模型用于測試集時，經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)測試的準(zhǔn)確率非常的低，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)很深，通常我們不容易判斷具體的梯度下降求解參數(shù)的過程，那我們該 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵是什么: 2018-07-25; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵是什么相對于傳統(tǒng)的線性和非線性方法，為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會如此強(qiáng)大？當(dāng)你有一個線性模型，每一個功能要么對你有幫助，要么對你有傷害，這種假設(shè)是線性模型中固有的。因此線性模型要么功能異常 ...

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