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如何快速簡(jiǎn)單的理解決策樹(shù)的概念？: 2020-07-09; 決策樹(shù)(Decision Tree)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常見(jiàn)的算法，它的思想非常樸素，就像我們平時(shí)利用選擇做決策的過(guò)程。決策樹(shù)是一種基本的分類(lèi)與回歸方法，當(dāng)被用于分類(lèi)時(shí)叫做分類(lèi)樹(shù)，被用于回歸時(shí)叫做回歸樹(shù)。一、決策 ...

邏輯回歸（Logistic Regression）有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?: 2022-12-23; 邏輯回歸也是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的一種學(xué)習(xí)方法，今天我們就來(lái)看一看邏輯回歸的優(yōu)缺點(diǎn)。邏輯回歸(Logistic Regression)是一種有監(jiān)督的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，主要用于對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)。邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)中做分類(lèi)任務(wù)常用的方 ...

SVM和LR有哪些相同點(diǎn)和不同點(diǎn): 2020-07-03; SVM和LR是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的算法，今天就讓我們來(lái)看一下這兩者有哪些相同點(diǎn)和不同點(diǎn)吧。 SVM和LR的相同點(diǎn)： 1.LR和SVM都是有監(jiān)督的學(xué)習(xí) 2.LR和SVM都可以處理分類(lèi)問(wèn)題，且一般都用于處理線性二分類(lèi)問(wèn)題(在 ...

支持向量機(jī)SVM 概念及特征介紹: 2020-07-03; 支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine)，是常見(jiàn)的一種判別方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，是有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，通常用來(lái)進(jìn)行模式識(shí)別、分類(lèi)及回歸分析，主要針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類(lèi)和預(yù)測(cè)，類(lèi)似的根據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的 ...

簡(jiǎn)單理解文本挖掘的定義與過(guò)程: 2020-07-02; 文本挖掘是抽取有效、新穎、有用、可理解的、散布在文本文件中的有價(jià)值知識(shí)，并且利用這些知識(shí)更好地組織信息的過(guò)程。文本挖掘指的是從文本數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息和知識(shí)，它是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法，主要用途 ...

線性回歸的原理和表達(dá)式: 2020-07-01; 有監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)是分類(lèi)和回歸，而其中最簡(jiǎn)單的一種回歸方式就是線性回歸。下面跟隨小編一起來(lái)看線性回歸的內(nèi)容吧。線性回歸得出的模型不一定是一條直線，在只有一個(gè)變量的時(shí)候，模型是平面中的一條直線; ...

機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？怎么理解？: 2020-06-29; 科技創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本動(dòng)力。在如今這一時(shí)代，AI人工智能就是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最重要的科技動(dòng)力。特別是近些年來(lái)行業(yè)與AI人工智能的結(jié)合，釋放了行業(yè)的潛力，重塑著人們的日常工作和生活。在AI人工智能備受關(guān)注、 ...

樸素貝葉斯（Naive Bayes）和校正曲線（Calibration Curve）: 2020-06-10; 算法回顧圖片來(lái)源：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-1-supervised-learning-and-naive-bayes-classification-part-1-theory-8b9e361897d5 貝葉斯分類(lèi)算法屬于有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)（Su ...

機(jī)器學(xué)習(xí)python應(yīng)用，簡(jiǎn)單機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐！: 2020-05-25; 上一篇文章中介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單知識(shí)，還有python中進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐需要的生態(tài)環(huán)境，接下來(lái)將會(huì)通過(guò)鳶尾花分類(lèi)這個(gè)例子對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)做一個(gè)簡(jiǎn)要的介紹。通過(guò)一步一步地實(shí)現(xiàn)這個(gè)項(xiàng)目來(lái)介紹以下內(nèi)容。導(dǎo)入和 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中集成學(xué)習(xí)指什么？: 2020-05-21; 集成學(xué)習(xí)本身不是一個(gè)單獨(dú)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是通過(guò)建立一組獨(dú)立的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)器來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)，以達(dá)到減小方差（bagging）、偏差（boosting）或改進(jìn)預(yù)測(cè)（stacking）的效果。機(jī)器學(xué)習(xí)中 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)必讀：6種簡(jiǎn)單實(shí)用算法及學(xué)習(xí)曲線、思維導(dǎo)圖: 2020-03-26; 作者 | 盧譽(yù)聲大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要用來(lái)解決兩類(lèi)問(wèn)題——分類(lèi)問(wèn)題和回歸問(wèn)題。在本文當(dāng)中，我們介紹一些簡(jiǎn)單但經(jīng)典實(shí)用的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讓大家對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個(gè)基本的感性認(rèn)識(shí)。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸，你理解了多少？: 2020-02-22; 作者丨algorithmia 來(lái)源 | 大數(shù)據(jù)與人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸是一種來(lái)源于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)。然而，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的迅速興起，因?yàn)榫€性（多層感知器）層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

Python機(jī)器學(xué)習(xí)中七種損失函數(shù)的科學(xué)指南: 2019-12-11; 作者 | KHYATI MAHENDRU 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師損失函數(shù)實(shí)際上是我們經(jīng)常使用的這些技術(shù)的核心，本文介紹了多種損失函數(shù)，他們的工作位置以及如何在Python中進(jìn)行編碼。前言首先想 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(二): 2019-12-03; 作者 | 小小挖掘機(jī) 來(lái)源 | SIGAI 主成分分析主成分分析是一種數(shù)據(jù)降維和去除相關(guān)性的方法，它通過(guò)線性變換將向量投影到低維空間。對(duì)向量進(jìn)行投影就是對(duì)向量左乘一個(gè)矩陣，得到結(jié)果向量 ...

22道機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)面試題目匯總！(附詳細(xì)答案): 2019-12-03; 作者 | 數(shù)據(jù)分析1480 來(lái)源 | lsxxx2011 (1) 無(wú)監(jiān)督和有監(jiān)督算法的區(qū)別？有監(jiān)督學(xué)習(xí)：對(duì)具有概念標(biāo)記（分類(lèi)）的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，以盡可能對(duì)訓(xùn)練樣本集外的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記（分類(lèi)）預(yù)測(cè)。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(一): 2019-12-02; 作者 | 小小挖掘機(jī) 來(lái)源 | SIGAI 數(shù)學(xué) 1.列舉常用的最優(yōu)化方法梯度下降法牛頓法，擬牛頓法坐標(biāo)下降法梯度下降法的改進(jìn)型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

一篇適合新手的深度學(xué)習(xí)綜述: 2019-11-28; 作者 | Matiur Rahman Minar、Jibon Naher 來(lái)源 | 機(jī)器之心摘要深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)之一。它也是當(dāng)今最流行的科學(xué)研究趨勢(shì)之一。深度學(xué)習(xí)方法為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī) ...

Python數(shù)據(jù)清洗(二)：缺失值識(shí)別與處理: 2019-11-25; 前言缺失值的識(shí)別需要說(shuō)明的是，判斷數(shù)據(jù)是否為缺失值NaN，可以使用isnull“方法”，它會(huì)返回與原數(shù)據(jù)行列數(shù)相同的矩陣，并且矩陣的元素為bool類(lèi)型的值，為了得到每一列的判斷結(jié)果，仍然需要any“ ...

AI時(shí)代的稀缺人才：全面剖析數(shù)據(jù)科學(xué)家成長(zhǎng)的4個(gè)階段: 2019-11-12; 作者 | 彭鴻濤張宗耀來(lái)源 | 大數(shù)據(jù)DT 一次偶然的機(jī)會(huì)，有一位正在深造機(jī)器學(xué)習(xí)方面學(xué)位的朋友問(wèn)了筆者一個(gè)問(wèn)題：如何成為一名合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家？這個(gè)問(wèn)題回答起來(lái)亦簡(jiǎn)亦難。簡(jiǎn)單回答 ...

一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法（附圖文詳解）: 2019-09-25; 作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大數(shù)據(jù)文摘說(shuō)起分類(lèi)算法，相信學(xué)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的同學(xué)都能侃上一二。可是，你能夠如數(shù)家珍地說(shuō)出所有常用的分類(lèi)算法，以及他們的特征、優(yōu)缺點(diǎn)嗎？比如說(shuō)， ...

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