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机器学习需要哪些数学基础

机器学习需要哪些数学基础
2017-05-20
机器学习需要哪些数学基础 过去的几个月中,有几人联系我,诉说他们对尝试进入数据科学的世界,以及用机器学习的技术去探索统计规律并构建无可挑剔的数据驱动型产品的热忱。然而,我发现一些人实际上缺乏必要的 ...

简单易学的机器学习算法——协同过滤推荐算法(2)

简单易学的机器学习算法——协同过滤推荐算法(2)
2017-03-25
简单易学的机器学习算法——协同过滤推荐算法(2) 一、基于协同过滤的推荐系统     协同过滤(Collaborative Filtering)的推荐系统的原理是通过将用户和其他用户的数据进行比对来实现推荐的。比对 ...

忘掉大数据之“术”,点“数”成金

忘掉大数据之“术”,点“数”成金
2017-03-25
忘掉大数据之“术”,点“数”成金 在刚刚结束的两会上“互联网金融”成为了代表委员们热议的话题。从政府工作报告对互联网金融发展的表述中可以看到,金融行业新一轮淘汰洗牌不可避免。在3月9日华夏互金私董会 ...

简单易学的机器学习算法—线性回归(2)

简单易学的机器学习算法—线性回归(2)
2017-03-24
简单易学的机器学习算法—线性回归(2) 一、基本线性回归模型的抽象     在基本的线性回归中(可见简单易学的机器学习算法—线性回归(1)),对于一个线性回归为题,我们得到一个线性方程组: 在上 ...

这一年来,数据科学家都用哪些算法

这一年来,数据科学家都用哪些算法
2017-01-31
这一年来,数据科学家都用哪些算法 在“数据为王”的今天,越来越多的人对数据科学产生了兴趣。数据科学家离不开算法的使用,那么,数据科学家最常用的算法,都是哪些呢? 最近,著名的资料探勘信息网站KDnu ...

numpy学得还不错?来试试这20题(下)

numpy学得还不错?来试试这20题(下)
2020-08-27
作者:刘早起 来源:早起Python 大家好,这篇是接上篇《numpy学得还不错?来试试这20题(上)》,又到了numpy进阶修炼专题。numpy大家应该不陌生了,看了太多的原理讲解之后,用刷题来学习是最有效的方法, ...

详解自然语言处理(NLP)5大语义分析技术及14类应用(建议收藏)

详解自然语言处理(NLP)5大语义分析技术及14类应用(建议收藏)
2020-08-07
语言是人类区别其他动物的本质特性,也是人工智能的一个重要,甚至核心部分。用自然语言与计算机进行通信,这是人们长期以来所追求的。这就是涉及到了小编今天给大家推荐的这篇文章:详解自然语言处理(NLP)5大语义 ...

numpy学的还不错?来试试这20题!

numpy学的还不错?来试试这20题!
2020-07-20
numpy是一款功能强大的python库,通常被用来存储和处理大型矩阵。numpy可以支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库 。相信大家在数据分析过程中一定少不了numpy的帮助,为了帮助大 ...

终于有人把数据科学、机器学习和人工智能讲明白了

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 ...

一文讲解机器学习算法中的共线性问题

一文讲解机器学习算法中的共线性问题
2020-01-08
作者 | 宋老师 来源 | JSong的数据科学小站 多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中,例如决策树和贝叶斯,前者的建模过程是逐步递进,每次拆分只有一个变量参 ...

人工智能中的线性代数:如何理解并更好地应用它?

人工智能中的线性代数:如何理解并更好地应用它?
2019-12-10
作者 | Oleksii Kharkovyna 编译 | 机器之心 线性代数是 AI 专家必须掌握的知识,这已不再是个秘密。如果不掌握应用数学这个领域,你永远就只能是「门外汉」。当然,学习线性代数道阻且长。 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)
2019-12-02
作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 数学 1.列举常用的最优化方法 梯度下降法 牛顿法, 拟牛顿法 坐标下降法 梯度下降法的改进型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。 ...

从数据结构到算法:图网络方法初探

从数据结构到算法:图网络方法初探
2019-08-19
作者 | 朱梓豪 来源 | 机器之心 如果说 2019 年机器学习领域什么方向最火,那么必然有图神经网络的一席之地。其实早在很多年前,图神经网络就以图嵌入、图表示学习、网络嵌入等别名呈现出来 ...

机器学习中涉及到哪些数学工具?

机器学习中涉及到哪些数学工具?
2019-03-27
在机器学习中涉及到很多的工具,其中最重要的当属数学工具。机器学习涉及到的数据工具总共有三种,分别是线性代数、概率统计和最优化理论。在这篇文章中我们就来详细给大家介绍一下这些知识,让大家在日 ...

R语言实现决策树算法

R语言实现决策树算法
2018-06-11
R语言实现决策树算法 决策树算法的R实现 根据ppvk上的文章《基于 R 语言和 SPSS 的决策树算法介绍及应用》,只简单跑了关于R部分的代码,实验成功,简单记录下。     决策树算法简介  &nbs ...

入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数

入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数
2018-05-03
入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数 本文介绍了 10 个常见机器学习案例,这些案例需要用线性代数才能得到最好的理解。 线性代数是数学的分支学科,涉及矢量、矩阵和线性变换。 它是机 ...

基于矩阵分解的隐因子模型

基于矩阵分解的隐因子模型
2018-03-25
基于矩阵分解的隐因子模型 推荐系统是现今广泛运用的一种数据分析方法。常见的如,“你关注的人也关注他”,“喜欢这个物品的用户还喜欢。。”“你也许会喜欢”等等。 常见的推荐系统分为基于内容的推荐与 ...

常用的机器学习&数据挖掘知识点

常用的机器学习&数据挖掘知识点
2018-03-07
常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

一些常见的特征选择方法

一些常见的特征选择方法
2018-02-25
一些常见的特征选择方法 现实中产生的特征维度可能很多,特征质量参差不齐,不仅会增加训练过程的时间,也可能会降低模型质量。因此,提取出最具代表性的一部分特征来参与训练就很重要了。 通常有特征 ...

一文读懂聚类算法

一文读懂聚类算法
2018-01-11
一文读懂聚类算法 1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念,就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中 ...
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