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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) ...

22道機(jī)器學(xué)習(xí)常見面試題目匯總！(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）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）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。 ...

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(huì)為美國(guó)新創(chuàng)造大約13萬(wàn)億美元的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。相比之下，2017年整個(gè)美國(guó)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值約為19萬(wàn)億美元。吳恩達(dá)等主要 ...

簡(jiǎn)單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)建模過(guò)程: 2019-05-20; 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們會(huì)遇到很多算法，而這些算法都是能夠幫助機(jī)器學(xué)習(xí)解決很多問(wèn)題，可以說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)是整個(gè)人工智能的核心。當(dāng)然，機(jī)器學(xué)習(xí)的算法特征之一就是模型，那么大家是否知道機(jī)器學(xué)習(xí)建模的過(guò)程是什 ...

AI 是萬(wàn)能的嗎？當(dāng)前 AI 仍面臨的難題是什么: 2018-08-11; AI 是萬(wàn)能的嗎？當(dāng)前 AI 仍面臨的難題是什么談到人工智能（特別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域），大家關(guān)注的都是這一領(lǐng)域不斷取得的進(jìn)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(wàn)能的了嗎？Heuritech 的 CTO&nb ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門: 2018-07-28; 機(jī)器學(xué)習(xí)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(jiǎn)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(duì)真實(shí)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(shí)代數(shù)據(jù)分析的必備技能—R數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí): 2018-06-20; 大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析的必備技能 —— ：高級(jí)：2018年7月31-8月2日(三天)北京, 8月8-10日(三天)上海地點(diǎn)北京市海淀區(qū)廠洼街3號(hào)丹龍大廈附近/上海市南京東路培訓(xùn)教室費(fèi)用初級(jí)：3300元 / 2800元 ...

教你用Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法: 2018-04-05; 教你用Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法監(jiān)督學(xué)習(xí)作為運(yùn)用最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，一直以來(lái)都是從數(shù)據(jù)挖掘信息的重要手段。即便是在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)興起的近日，監(jiān)督學(xué)習(xí)也依舊是入門機(jī)器學(xué)習(xí)的鑰匙。這篇監(jiān)督學(xué)習(xí)教程 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全: 2018-04-01; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，我們經(jīng)常會(huì)遇到這種困擾：數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題。數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題主要存在于有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。當(dāng)遇到不平衡數(shù)據(jù)時(shí)，以總體分類準(zhǔn)確率為學(xué)習(xí)目標(biāo)的傳統(tǒng) ...

Python做數(shù)據(jù)分析-簡(jiǎn)潔、易讀、強(qiáng)大: 2018-04-09; 使用過(guò)Python的用戶都會(huì)被其簡(jiǎn)潔、易讀、強(qiáng)大的庫(kù)所折服，其pythonic語(yǔ)言特性，對(duì)人極其友好，可以說(shuō)，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(chǎng)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(xué)家&數(shù)據(jù)工程師——哪個(gè)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(lái)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(dòng)態(tài)，你 ...

站在巨人的肩膀上做數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)—R幫你實(shí)現(xiàn): 2018-01-03; R語(yǔ)言是自由軟件，可以放心大膽地使用，且具有非常強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)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(shí)際你是站 ...

R語(yǔ)言中樣本平衡的幾種方法: 2017-12-06; R語(yǔ)言中樣本平衡的幾種方法在對(duì)不平衡的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定，其預(yù)測(cè)結(jié)果甚至可能是有偏的，而預(yù)測(cè)精度此時(shí)也變得帶有誤導(dǎo)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(xué)習(xí)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(xué)家: 2017-09-06; 深入淺出：怎么從0開始學(xué)習(xí)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(xué)家最近有很多人咨詢，想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，但不知道怎么入手，從哪里開始學(xué)習(xí)，需要學(xué)習(xí)哪些東西？對(duì)于一個(gè)初學(xué)者，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖 ...

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

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

「CDAS 在線」央企財(cái)會(huì)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(guó)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)上，有一個(gè)比較特別的分論壇。這個(gè)論壇的嘉賓有些原本并不是業(yè)內(nèi)人士，但經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的學(xué)習(xí)，他們成功轉(zhuǎn)型，成為一名數(shù)據(jù)分析師。他們也有一個(gè)共同的身份—— CDA ...

R語(yǔ)言不平衡數(shù)據(jù)分類指南: 2017-02-27; R語(yǔ)言不平衡數(shù)據(jù)分類指南目前我們發(fā)展出了不少機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)建模，基于數(shù)據(jù)進(jìn)行一些預(yù)測(cè)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(shí)及預(yù)測(cè)糖尿病實(shí)例: 2017-01-15; Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識(shí)及預(yù)測(cè)糖尿病實(shí)例今天主要講述的內(nèi)容是關(guān)于一元線性回歸的知識(shí)，Python實(shí)現(xiàn)，包括以下內(nèi)容： 1.機(jī)器學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)集介紹 ...

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