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機器學習中的線性回歸，你理解了多少？: 2020-02-22; 作者丨algorithmia 來源 | 大數(shù)據(jù)與人工智能機器學習中的線性回歸是一種來源于經(jīng)典統(tǒng)計學的有監(jiān)督學習技術(shù)。然而，隨著機器學習和深度學習的迅速興起，因為線性（多層感知器）層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

22道機器學習常見面試題目匯總！(附詳細答案): 2019-12-03; 作者 | 數(shù)據(jù)分析1480 來源 | lsxxx2011 (1) 無監(jiān)督和有監(jiān)督算法的區(qū)別？有監(jiān)督學習：對具有概念標記（分類）的訓練樣本進行學習，以盡可能對訓練樣本集外的數(shù)據(jù)進行標記（分類）預測。 ...

機器學習與深度學習核心知識點總結(jié)(一): 2019-12-02; 作者 | 小小挖掘機來源 | SIGAI 數(shù)學 1.列舉常用的最優(yōu)化方法梯度下降法牛頓法，擬牛頓法坐標下降法梯度下降法的改進型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

干貨收藏 | 文科小姐姐也能讀懂的AI指南: 2019-07-15; 作者 | 讀芯術(shù) 根據(jù)麥肯錫的數(shù)據(jù)，從現(xiàn)在到2030年這十幾年間，人工智能將會為美國新創(chuàng)造大約13萬億美元的國內(nèi)生產(chǎn)總值。相比之下，2017年整個美國的國內(nèi)生產(chǎn)總值約為19萬億美元。吳恩達等主要 ...

簡單介紹機器學習建模過程: 2019-05-20; 在機器學習中，我們會遇到很多算法，而這些算法都是能夠幫助機器學習解決很多問題，可以說，機器學習是整個人工智能的核心。當然，機器學習的算法特征之一就是模型，那么大家是否知道機器學習建模的過程是什 ...

AI 是萬能的嗎？當前 AI 仍面臨的難題是什么: 2018-08-11; AI 是萬能的嗎？當前 AI 仍面臨的難題是什么談到人工智能（特別是計算機視覺領(lǐng)域），大家關(guān)注的都是這一領(lǐng)域不斷取得的進步，然而人工智能到底發(fā)展到什么程度了？AI 已經(jīng)成為萬能的了嗎？Heuritech 的 CTO&nb ...

機器學習之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門: 2018-07-28; 機器學習之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體所作出的交互反應(yīng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用途極其廣泛，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于金融領(lǐng)域 ...

大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析的必備技能—R數(shù)據(jù)挖掘與機器學習: 2018-06-20; 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析的必備技能 —— ：高級：2018年7月31-8月2日(三天)北京, 8月8-10日(三天)上海地點北京市海淀區(qū)廠洼街3號丹龍大廈附近/上海市南京東路培訓教室費用初級：3300元 / 2800元 ...

教你用Python實現(xiàn)簡單監(jiān)督學習算法: 2018-04-05; 教你用Python實現(xiàn)簡單監(jiān)督學習算法監(jiān)督學習作為運用最廣泛的機器學習方法，一直以來都是從數(shù)據(jù)挖掘信息的重要手段。即便是在無監(jiān)督學習興起的近日，監(jiān)督學習也依舊是入門機器學習的鑰匙。這篇監(jiān)督學習教程 ...

機器學習中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全: 2018-04-01; 機器學習中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全在機器學習任務(wù)中，我們經(jīng)常會遇到這種困擾：數(shù)據(jù)不平衡問題。數(shù)據(jù)不平衡問題主要存在于有監(jiān)督機器學習任務(wù)中。當遇到不平衡數(shù)據(jù)時，以總體分類準確率為學習目標的傳統(tǒng) ...

Python做數(shù)據(jù)分析-簡潔、易讀、強大: 2018-04-09; 使用過Python的用戶都會被其簡潔、易讀、強大的庫所折服，其pythonic語言特性，對人極其友好，可以說，生產(chǎn)效率更高月29-5月1日北京基于Python的數(shù)據(jù)分析現(xiàn)場班三天的課程力圖結(jié)合不同案例講授數(shù) ...

數(shù)據(jù)分析師&數(shù)據(jù)科學家&數(shù)據(jù)工程師——哪個角色最適合你: 2018-01-02; What\'s the difference between a data analyst, scientist and engineer? 數(shù)據(jù)越來越多的影響并塑造著那些我們每天都要交互的系統(tǒng)。不管是你使用Siri，google搜索，還是瀏覽facebook的好友動態(tài)，你 ...

站在巨人的肩膀上做數(shù)據(jù)挖掘與機器學習—R幫你實現(xiàn): 2018-01-03; R語言是自由軟件，可以放心大膽地使用，且具有非常強大的統(tǒng)計分析和作圖功能，而且更重要的是R軟件具有非常豐富的網(wǎng)上資源，目R軟件最優(yōu)美的地方是它能夠修改很多前人編寫的包的代碼做各種你所需的事情，實際你是站 ...

R語言中樣本平衡的幾種方法: 2017-12-06; R語言中樣本平衡的幾種方法在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進行建模時，機器學習算法可能并不穩(wěn)定，其預測結(jié)果甚至可能是有偏的，而預測精度此時也變得帶有誤導性。在不平衡的數(shù)據(jù)中，任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

深入淺出：怎么從0開始學習大數(shù)據(jù)挖掘分析，才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學家: 2017-09-06; 深入淺出：怎么從0開始學習大數(shù)據(jù)挖掘分析，才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學家最近有很多人咨詢，想學習大數(shù)據(jù)，但不知道怎么入手，從哪里開始學習，需要學習哪些東西？對于一個初學者，學習大數(shù)據(jù)挖 ...

機器學習的道、法、術(shù)、勢、器: 2017-05-13; 機器學習的道、法、術(shù)、勢、器 “道、法、術(shù)、器”出于老子的《道德經(jīng)》，后人又加了一個“勢”，并且也有了不同的排列。很多人習慣用“道、法、術(shù)、勢、器”的順序，原因很簡單：道以明向、法以立本、術(shù)以立策 ...

模式識別和機器學習、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系: 2017-05-05; 模式識別和機器學習、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系（一）模式識別的誕生與人工智能自動控制起始是從工業(yè)革命之后，人們就希望設(shè)計出減少人工干預，能自己進行調(diào)節(jié)(regulate)的機器，工程領(lǐng)域開始想出了根軌跡等等 ...

「CDAS 在線」央企財會到數(shù)據(jù)分析師的華麗轉(zhuǎn)變: 2017-04-28; 去年的CDAS 2016 第三屆中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會上，有一個比較特別的分論壇。這個論壇的嘉賓有些原本并不是業(yè)內(nèi)人士，但經(jīng)過一段時間的學習，他們成功轉(zhuǎn)型，成為一名數(shù)據(jù)分析師。他們也有一個共同的身份—— CDA ...

R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南: 2017-02-27; R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南目前我們發(fā)展出了不少機器學習算法來對數(shù)據(jù)建模，基于數(shù)據(jù)進行一些預測已經(jīng)不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型，只要我們選擇了合適的算法，總能得到比較精確的結(jié)果。然而 ...

Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識及預測糖尿病實例: 2017-01-15; Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識及預測糖尿病實例今天主要講述的內(nèi)容是關(guān)于一元線性回歸的知識，Python實現(xiàn)，包括以下內(nèi)容： 1.機器學習常用數(shù)據(jù)集介紹 ...

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