机器学习中常见的决策树分类算法有哪几种？

2020-07-20

在机器学习中，因为决策树的算法是十分给力，因此使用决策树能够帮助我们解决很多的问题。决策树的算法分为很多种，今天小编主要跟大家介绍一下决策树的分类算法。 一、决策树的概念 决策树，根据名字就能知 ...

机器学习中的偏差和方差是什么？有哪些区别？

2020-07-20

偏差与方差是我们在机器学习中经常遇到的两个概念，而且在有关机器学习的面试中，偏差与方差也经常拿来考验面试者的机器学习的基础知识。偏差与方差这两者看似简单，但要真正弄清楚两者之间的联系与区别，必须要下 ...

终于有人把数据科学、机器学习和人工智能讲明白了

2020-07-10

作者：Alex Castrounis 来源：大数据DT(ID：hzdashuju) 内容摘编自《AI战略：更好的人类体验与企业成功框架》 导读：本文讨论与人工智能相关的概念和技术，包括机器学习、深度学习、数据科学和大数据。还 ...

机器学习中感知机是什么？如何实现？

2020-07-10

感知机(Perceptron)或者叫做感知器，是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络，是机器学习领域最基础的模型，被誉为机器学习的敲门砖。 ...

机器学习中的泛化能力指的是什么？

2020-07-03

概括地说，泛化能力(generalization ability)是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为 ...

常见的机器学习中损失函数有哪些？

2020-07-03

今天我们来盘点一下那些常见的机器学习中的损失函数有哪些。 用于计算损失的函数称为损失函数。模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。机器通过损失函数进行学习，如果预测值与实际结果偏离较远，损失函数会得 ...

机器学习之有监督学习

2020-07-01

机器学习分为：有监督学习，无监督学习，半监督学习等。今天跟小编一起来看有监督学习的内容吧。 一、有监督学习定义 有监督学习，就是大家常说的分类，通过某种或某些特性的样本作为训练集，建立一个最优模 ...

机器学习里的无监督学习是什么？

2020-06-30

无监督学习是机器学习里的一种学习方式，下面将给大家具体解释一下无监督学习到底是什么? 首先我们可以对照监督学习来对比理解一下无监督学习的概念。 机器学习中，监督学习是一种明确的训练方式，你能够很 ...

机器学习中，线性与非线性的区别

2020-06-30

在机器学习中经常会遇到两个概念：线性、非线性。今天就让我们一起来看以下线性与非线性的。 一、一般在线性代数中，线性有以下两个特征： 齐次性：f(a*x)=a*f(x); 可叠加行：f(x+y)=f(x)+f(y)。 只要 ...

机器学习是什么？怎么理解？

2020-06-29

科技创新是经济发展的根本动力。在如今这一时代，AI人工智能就是推动经济发展的最重要的科技动力。特别是近些年来行业与AI人工智能的结合，释放了行业的潜力，重塑着人们的日常工作和生活。在AI人工智能备受关注、 ...

机器学习数据降维方法：PCA主成分分析

2020-06-16

PCA在机器学习中很常用，是一种无参数的数据降维方法。PCA步骤： 将原始数据按列组成n行m列矩阵X 将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 求出协方差矩阵 求 ...

机器学习基础：无监督异常检测和半监督异常检测！

2020-06-12

异常值检测一般要求新发现的数据是否与现有观测数据具有相同的分布或者不同的分布，相同的分布可以称之为内点（inlier），具有不同分布的点可以称之为离群值。离群点和新奇点检测是不同的，有一个重要的区分必须掌 ...

机器学习的数据清理以及数据标准化！

2020-05-29

没有干净的原始数据，为了满足机器学习怼数据的要求，必须过滤数据。例如， 1、查看数据，并排除所有缺少大量数据的列。 2、再次查看数据，然后选择要用于预测的列（特征选择）。进行迭代时，可能需要 ...

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么？

2020-05-29

机器学习算法通常分为有监督的（训练数据有标记答案）和无监督的（可能存在的任何标签均未显示在训练算法中）。有监督的机器学习问题又分为分类（预测非数字答案，例如错过抵押贷款的可能性）和回归（预测 ...

如何正确选择线性回归、逻辑回归、决策等机器学习算法

2020-05-27

机器学习既是艺术又是科学。但当您查看机器学习算法时，没有一种解决方案或一种适合所有情况的算法。有几个因素会影响您选择哪种机器学习。 有些问题非常具体，需要采取独特的方法。例如，如果您使用推荐系统， ...

机器学习python应用，简单机器学习项目实践！

2020-05-25

上一篇文章中介绍了机器学习的简单知识，还有python中进行机器学习实践需要的生态环境，接下来将会通过鸢尾花分类这个例子对机器学习做一个简要的介绍。通过一步一步地实现这个项目来介绍以下内容。 导入和 ...

机器学习python算法应用，监督学习、无监督学习等！

2020-05-25

本系列文章主要介绍机器学习在实践中的应用，介绍利用 python 的生态环境，使用机器学习的算法来解决工程实践中的问题，而不是介绍算法本身。本系列文章参考了《机器学习Python实践》，会通过例子一步一步地引导大 ...

机器学习中集成学习指什么？

2020-05-21

集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，是通过建立一组独立的机器学习模型，构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。 机器学习中 ...

机器学习中的概率估计指什么？

2020-05-19

机器学习算法会涉及到大量的数学基础内容，数学好的童靴们，你们的优势来了。在机器学习中涉及到了三个数学工具，分别是线性代数、概率统计（概率估计）、最优化理论。 今天，我们来讲概率统计，在机器学习中会涉及 ...

机器学习：混淆矩阵的简单概述！

2020-05-11

混淆矩阵(Confusion Matrix)，也成为误差矩阵，是用n行n列矩阵形式来表示的表，这张表通过对比已知分类结果的测试数据的预测值和真实值表来描述衡量分类器的性能。 在二分类的情况下，混淆矩阵是展示预测 ...