機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
機(jī)器學(xué)習(xí)必學(xué)10大算法
1.線性回歸
2.Logistic 回歸
3.線性判別分析
4.分類和回歸樹(shù)
5.樸素貝葉斯
6.K最近鄰算法
7.學(xué)習(xí)向量量化
8.支持向量化
9.袋裝發(fā)和隨機(jī)森林
10.Boosting 和 AdaBoost
機(jī)器學(xué)習(xí)中必知必會(huì)的 8 種降維技術(shù)
1.相關(guān)性濾波器
2.方差濾波器
3.UMAP
4.t-SNE
5.自動(dòng)編碼器(Auto Encoder )
6.缺失值
7.前向/后向特征選擇
8.主成分分析
整合自:機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)百度百科機(jī)器之心
審核編輯:金橋
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樸素貝葉斯
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機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支,其目標(biāo)是通過(guò)讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能,而無(wú)需進(jìn)行明確的編程。本文將深入解讀幾種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)
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隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)對(duì)數(shù)據(jù)分析提出了更高的要求。機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的工具,通過(guò)訓(xùn)練模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,為企業(yè)和組織提供了更高效、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析能力。本文將深入
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應(yīng)用,將理論基礎(chǔ)與實(shí)踐案例相結(jié)合,作者憑借扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底及其在企業(yè)界的豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),將機(jī)器學(xué)習(xí)與時(shí)間序列分析巧妙融合在書(shū)中。
全書(shū)書(shū)共分為8章,系統(tǒng)介紹時(shí)間序列的基礎(chǔ)知識(shí)、常用預(yù)測(cè)方法、異常檢測(cè)
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機(jī)器學(xué)習(xí)可視化(簡(jiǎn)稱ML可視化)一般是指通過(guò)圖形或交互方式表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過(guò)程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易,
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,人工智能已成為一個(gè)熱門(mén)領(lǐng)域,涉及到多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域,例如語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別等。 在編程中進(jìn)行人工智能的關(guān)鍵是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這是一類基于樣本數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷的
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評(píng)論