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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 ...

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有监督学习:提高深度学习数据效率的计划-自我监督学习
2020-06-09
尽管深度学习在人工智能领域做出了巨大贡献,但它还是有一个不太好的地方:它需要大量数据。这是深度学习的先驱者和批评家都同意的一件事。实际上,由于有用数据的有限可用性有限以及处理该数据的计算能力不 ...

机器学习中的<font color=有监督和无监督都包括些什么?" class="wztu">

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 ...

<font color=有监督学习和无监督学习算法怎么理解?" class="wztu">

有监督学习和无监督学习算法怎么理解?
2020-05-19
在判断是有监督学习还是在无监督学习上,我们可以具体是否有监督(supervised),就看输入数据是否有标签(label)。输入数据有标签,则为有监督学习,没标签则为无监督学习。 什么是学习(learning)? 一个成语 ...

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有监督学习:从过去到现在的模型流行度(深度翻译好文)!
2020-05-14
在过去的几十年中,机器学习领域发生了巨大的变化。诚然,有些方法已经存在很长时间了,但仍然是该领域的主要内容。例如,Legendre和Gauss已经在19世纪初提出了最小二乘的概念。在最近的几十年中,诸如神经网络等 ...

机器学习算法:无监督、半监督、<font color=有监督学习算法浅析" class="wztu">

机器学习算法:无监督、半监督、有监督学习算法浅析
2020-05-06
随着人工智能的飞速发展,机器学习成为当下数据分析领域的热门之一,很多人在平时的工作中,或多或少都会使用到机器学习的算法。这里机器学习的算法进行了盘点,将有监督、无监督,半监督学习等进行了简单的解 ...

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 ...

不平衡数据处理常用方法--下采样

不平衡数据处理常用方法--下采样
2020-07-09
机器学习中,当原始数据的分类极不均衡,需要对不平衡数据进行处理,而下采样就是处理方法之一。简单来说就是从多数类中随机抽取样本从而减少多数类样本的数量,使数据达到平衡。 下采样,通常适用于 ...

不平衡数据处理常用方法--下采样

不平衡数据处理常用方法--下采样
2020-07-09
机器学习中,当原始数据的分类极不均衡,需要对不平衡数据进行处理,而下采样就是处理方法之一。简单来说就是从多数类中随机抽取样本从而减少多数类样本的数量,使数据达到平衡。 下采样,通常适用于正 ...

如何快速简单的理解决策树的概念?

如何快速简单的理解决策树的概念?
2020-07-09
决策树(Decision Tree)是机器学习中一种常见的算法,它的思想非常朴素,就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法,当被用于分类时叫做分类树,被用于回归时叫做回归树。 一、决策 ...

逻辑回归(Logistic Regression)有哪些优缺点?

逻辑回归(Logistic Regression)有哪些优缺点?
2020-07-03
逻辑回归也是机器学习中常见的一种学习方法,今天我们就来看一看逻辑回归的优缺点。 逻辑回归(Logistic Regression)是一种有监督的统计学习方法,主要用于对样本进行分类。逻辑回归是机器学习中做分类任务常用 ...
SVM和LR有哪些相同点和不同点
2020-07-03
SVM和LR是机器学习中常用的算法,今天就让我们来看一下这两者有哪些相同点和不同点吧。 SVM和LR的相同点: 1.LR和SVM都是有监督的学习 2.LR和SVM都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在 ...

支持向量机SVM 概念及特征介绍

支持向量机SVM 概念及特征介绍
2020-07-03
支持向量机SVM(Support Vector Machine),是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是有监督学习模型,通常用来进行模式识别、分类及回归分析,主要针对小样本数据进行学习、分类和预测,类似的根据样本进行学习的 ...
简单理解文本挖掘的定义与过程
2020-07-02
文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程。 文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识,它是数据挖掘中的一种方法,主要用途 ...

线性回归的原理和表达式

线性回归的原理和表达式
2020-07-01
有监督学习的主要任务是分类和回归,而其中最简单的一种回归方式就是线性回归。下面跟随小编一起来看线性回归的内容吧。 线性回归得出的模型不一定是一条直线,在只有一个变量的时候,模型是平面中的一条直线; ...
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、 ...

朴素贝叶斯(Naive Bayes)和校正曲线(Calibration Curve)

朴素贝叶斯(Naive Bayes)和校正曲线(Calibration Curve)
2020-06-10
算法回顾 图片来源:https://medium.com/machine-learning-101/chapter-1-supervised-learning-and-naive-bayes-classification-part-1-theory-8b9e361897d5 贝叶斯分类算法属于有监督机器学习(Su ...

机器学习python应用,简单机器学习项目实践!

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 ...

机器学习中集成学习指什么?

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 ...

机器学习入门必读:6种简单实用算法及学习曲线、思维导图

机器学习入门必读:6种简单实用算法及学习曲线、思维导图
2020-03-26
作者 | 卢誉声 大部分的机器学习算法主要用来解决两类问题——分类问题和回归问题。在本文当中,我们介绍一些简单但经典实用的传统机器学习算法,让大家对机器学习算法有一个基本的感性认识。 ...
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