大话机器学习算法第80页

面试最常考、最常用的10大机器学习算法

在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机

机器学习社区·2023-01-26 10:52

2023 年，你应该知道的所有机器学习算法~

本文作者结合自身多年的工作经验和日常学习，汇编了一份2023年度的机器学习算法大全。希望在新的一年，这些

CSDN资讯·2023-01-26 10:21

python稳健性检验_有哪些比较好的做异常值检测的方法？

摘要：本文介绍了异常值检测的常见四种方法，分别为NumericOutlier、Z-Score、DBSCA以及IsolationForest在训练机器学习算法或应用统计技术时，错误值或异常值可能是一个严重的问题

weixin_39604819·2023-01-26 10:49

谷歌牛逼开源！一部手机就能完成3D目标检测，还是实时的那种，并提出AutoML-Zero，只会数学运算就能找到AI算法...

AI既然能从零学习围棋，是否可以从零开始摸索机器学习算法？当然可以，谷歌大脑团队最新的研究成果已经做到了。谷歌将这种技术称之为

DevolperFront·2023-01-26 10:32

python svm 拟合后predict结果_Python机器学习必知必会--极简版_回归

这一篇主要针对回归问题用到的机器学习算法：线性回归/Ridge/Lasso/弹性网决策树/RF(随机森林)/GBDT/XGBoostLinearSVM/SVM/B-P神经网络数据准备:#########

weixin_39965794·2023-01-26 09:46

决策树的value是什么意思_从零开始的机器学习实用指南(六)：决策树

类似SVM，决策树也是非常多功能的机器学习算法，可以分类，回归，甚至可以完成多输出的任务，能够拟合复杂的数据集（比如第二章的房价预测例子，虽然是过拟合了=。

weixin_39674414·2023-01-26 09:45

【机器学习】深刻理解决策树-动手计算ID3算法

一、决策树概述决策树算法易于理解、可解释性强，是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，可分类，也可回归。现在许多最优秀的集成模型，基础也是决策树。因此，决策树系列算法是机器学习绕不过的大山。

风度78·2023-01-26 08:24

【人工智能】7 种著名的分析和 AI 灾难

来自数据和机器学习算法的洞察力可能非常宝贵，但错误可能会让您失去声誉、收入甚至生命。这些备受瞩目的分析和人工智能失误说明了可能出现的问题。

超级架构师·2023-01-26 07:46

Task3 基于机器学习的文本分类

Task3基于机器学习的文本分类本章将使用传统机器学习算法来完成新闻分类的过程。

叶锦小兴·2023-01-26 07:39

(八)大话设计模式 -建造者模式Builder(生成器模式)(iOS版)

介绍什么是构建者模式创建者模式又叫建造者模式，是将一个复杂的对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。创建者模式隐藏了复杂对象的创建过程，它把复杂对象的创建过程加以抽象，通过子类继承或者重载的方式，动态的创建具有复合属性的对象。适用场景：隔离复杂对象的创建和使用，相同的方法，不同执行顺序，产生不同事件结果多个部件都可以装配到一个对象中，但产生的运行结果不相同产品类非常复杂或者

林鹏_dev·2023-01-26 03:25

大话PM | 产品设计中常被忽视的业务异常

2020由于疫情影响，在延长的假期中抽空回顾了近一年多来的产品工作。收获之于发现了一个比较明显且出现率很高的问题：产品部署上线后，经常会出现未曾预见但又未做处理的异常情况，导致客户使用体验很差，团队也要频繁返工补漏，很是痛苦。针对这种情况与产品同行们交流后发现，这是一个很常见但又经常被产品经理忽视的非功能性异常处理。本文将尝试用实际工作中的真实案例，来讲述如何防范和应对此类问题。既是对自身产品工作

iamxiarui·2023-01-26 03:40

深度学习理论介绍

深度学习的基础，叫做神经网络，这本身就是一种机器学习算法。深度神经网络（DeepNeuralNetworks，以下简称DNN）是深度学习的基础。

Andy_shenzl·2023-01-26 03:39

自动编码器检测检测信用卡欺诈

自动编码器是一种无监督机器学习算法、有三层的神经网络：输入层、隐藏层（编码层）和解码层。该网络的目的是重构其输入，使其隐藏层学习到该输入的良好表征。其应用了反向传播，可将目标值设置成与输入值相等。

Elwood Ying·2023-01-26 02:37

机器学习算法在自杀预防中的应用

机器学习算法可以根据电子病历中的自杀风险对患者进行分类，但目前还没有研究探讨临床医生对这些算法产生的自杀风险标志的感知，这可能会影响算法的实现。

Ccc_zzz·2023-01-25 22:38

机器学习算法23 决策树到集成学习思想(03 _Adaboost: 获取基础模型，错误率&权重错误率定义，计算基础模型权重α的方法 )

目录1什么是Adaboost1.1如何获得不同的g(x)1.2什么是数据的权重weight1.3权重与函数的关系2Adaboost中的数据权重Un2.1错误率&权重错误率定义2.2具体实现流程3计算α的方法3.1计算α的方法3.2adaboost样本权重、基础模型权重计算流程3.3adaboost需要弱一点的数3.4Adaboost全局过程1什么是Adaboost1.1如何获得不同的g(x)Ada

熙仪繁华·2023-01-25 15:45

机器学习算法------6.3 聚类算法实现流程（k-means聚类步骤）

文章目录6.3聚类算法实现流程学习目标1k-means聚类步骤2案例练习3小结6.3聚类算法实现流程学习目标掌握K-means聚类的实现步骤k-means其实包含两层内容：K:初始中心点个数（计划聚类数）means：求中心点到其他数据点距离的平均值1k-means聚类步骤1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记

程序猿_凡白·2023-01-25 15:11

深度学习入门之 Tensorflow学习笔记（一）

介绍：tensorflow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。

敲不好代码的小透明·2023-01-25 14:01

你知道，你为什么看不懂《大话西游》吗？

1995年，周星驰主演的《大话西游》在内地上映，观影的人寥寥无几，两天就被撤下了。

左左471·2023-01-25 13:02

《统计学习方法》读书笔记——感知机

刚开始学习机器学习算法不久，看了李航老师的《统计学习方法》，对我的帮助很大，让我从什么都不知道到现在有了初步的概念，现在打算回过头来整理一下读书时的思考，希望能加深自己的理解，如果能对看这篇文章的小伙伴有所帮助那就更好了

xuqn0606·2023-01-25 12:35

动手学数据分析-task05-模型建立和评估

我已经掌握了机器学习中占据大部分工作量的特征工程部分的工作内容，掌握好了这部分工作后，下面我就可以开始利用广大开源算法库来进行搭建模型，分析数据了，而算法库自然而然要想到目前最流行的scikit-learn.这个库几乎包含所有主流的机器学习算法模型

黄水生·2023-01-25 12:59

使用OpenCV进行人脸检测和戴墨镜特效实战（附Python源码）

机器学习算法诞生之后，计算机可以通过摄像头等输入设备自动分析图像中包含的内容信息，随着技术的不断发展，现在已经有了多种人脸识别的算法一、级联分类器将一系列简单的分类器按照一定顺序级联到一起就构成了级联分类器

showswoller·2023-01-25 09:52

mse均方误差计算公式_TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

点击“机器学习算法与Python实战”，“置顶”公众号重磅干货，第一时间送达TensorFlow2.0(1)：基本数据结构——张量TensorFlow2.0(2)：数学运算TensorFlow2.0(3

weixin_39771791·2023-01-25 07:22

机器学习第四章线性回归算法进阶4.1多变量线性回归算法（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶多变量线性回归算法的求解远离取自于单变量线性回归算法，又克服了单变量线性回归算法只有一个特征变量，在实际应用中的局限性，因而用途广泛。多变量线性回归常规解法中对变量有特定要求，而实际应用中不可能并不满足这个要求，同时存在过拟合等问题，因而在基础求解上，需要引入正则化、岭回归和Lasso回归等，进一步优化与拓展多变量线性回归算法的求解。4.1多变量线性回归算法4.1.1

BianchiHB·2023-01-24 15:43

强化学习的两大话题之一，仍有极大探索空间

来源|AI科技评论编译|bluemin编辑|陈彩娴探索VS利用，这是强化学习中至关重要的话题。我们希望强化学习中的智能体尽快找到最佳策略。然而，在没有充分探索的情况下就盲目地选择某个策略会带来一定的问题，因为这会导致模型陷入局部最优甚至完全不收敛。目前的强化学习算法朝着回报值最大化的方向优化，而探索仍然更像是一个开放性话题。本文讨论几种常见的深度强化学习探索策略。由于这个话题非常庞大，本文并不能涵

人工智能与算法学习·2023-01-24 13:50

3个独一无二的机器学习Python库

Python有大量广泛应用于数据科学的软件包，其中部分工具旨在实现机器学习算法。我将介绍一些新的软件包，您以前可能从未听说过这些工具，或者用得很少。这些库使机器学习算法的选择变得更快和更容易。

数据工程与机器学习·2023-01-24 11:09

【机器学习算法面试】（二）朴素贝叶斯的算法实现

前言上篇简述了逻辑回归算法在面试中的问题以及对“为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵”进行了详细的讨论。本次我们将梳理下朴素贝叶斯（NaiveBayes）的相关内容。本文约1.6k字，预计阅读10分钟。概要朴素贝叶斯算法是一种适用于二分类和多分类分类问题的「分类算法」。在贝叶斯概率框架下，通过相应推导得知，「期望风险最小化等价于后验概率最大化」。对于后验概率的计算，可以通过「联合概率分布建模」，得到后

Blank_spaces·2023-01-24 11:45

<八>读<<大话设计模式>>之外观模式

外观模式其实很好理解的，就是将表面的东西展示给人看，内部的东西你不知道的（因为已经封装好了），比如一个外部系统要和公司内部5个系统进行交互，而这5个系统之间也有交互，那么第一种就是外部系统和5个系统都进行交互；第二种就是做一个接口将外部系统需要的逻辑封装成一个方法，该方法中包含了关于5个系统的交互方式，这样外部系统就不用直接和5个系统交互了，直接调用接口完事。外观模式也叫门面模式，其实说白了就是把

快乐的燕子会飞·2023-01-24 07:01

机器学习算法：知道canopy、K-means++、二分K-means、K-medoids的优化原理

学习目标知道k-means算法的优缺点知道canopy、K-means++、二分K-means、K-medoids的优化原理了解kernelK-means、ISODATA、Mini-batchK-means的优化原理k-means算法小结优点：1.原理简单（靠近中心点），实现容易2.聚类效果中上（依赖K的选择）3.空间复杂度o(N)，时间复杂度o(IKN)N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次

黑马程序员官方·2023-01-23 07:34

机器学习算法模型之神经网络

1.神经网络是一个嵌套的过程，注意不是一个回归的过程。要搞清楚神经网络，主要是搞清楚神经网络是如何工作的。1.权重w的求解2.激活函数的选择3.隐藏层的层数和每一层对应神经元的个数综合以上三个过程的结束，我们的神经网络的框架就算是搭建完成了。2.神经网络在sklearn中的API1.分类器sklearn.neural_network.MLPClassifier(hidden_layer_sizes

cai_niao_lu·2023-01-23 07:33

sklearn库安装_机器学习入门之sklearn介绍

它通过NumPy,SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。

weixin_39647471·2023-01-22 11:23

SKlearn概述

它通过NumPy,SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。

I AM A BIG SHARK·2023-01-22 11:50

暑期学习--分布式机器学习

二、机器学习的基本流程1.从训练数据中进行特征抽取，打好标签，定义损失函数，形成算法2.对测试数据进行特征抽取，结合机器学习算法训练模型3.预测标签总结前言提

starsky_walker·2023-01-22 09:24

这套《机器学习算法资料》火了，完整视频+PDF+源码+数据开放下载！...

一直以来我经常听到很多粉丝反馈，觉得人工智能是目前最牛X的技术，想要尝试自学入行，将自己的一些想法和创意付诸现实。但大部分人苦于不知从何入手，往往抓不到学习重点。或是止步于晦涩难懂的理论和烧脑的算法，顾此薄彼，一番折腾下来，直接从入门到放弃。鉴于此，我们便萌生了打磨一份适合绝大多数人学习的《人工智能教程》的想法，以求帮助大家摆脱困境，顺利啃下人工智能这块硬骨头。本着好饭不怕晚的原则，我们大面积网罗

weixin_38753422·2023-01-22 07:32

(一)大话深度学习编译器中的自动调优·前言

深度学习计算框架中的自动化调优，尤其是高性能算子自动生成是这几年非常火的话题。这个系列的文章主要是对之前看到的零碎信息做个简单的总结。尽管，由于有些方向比较艰深，笔者懂得十分浅薄，文章在很多方面也只能蜻蜓点水。这是第一篇，权当是个引子。问题与挑战深度神经网络（DNN）已成为了当代AI的主流方法并在众多领域取得了前所未有的成功，但它巨大的计算量也给AI产品的落地带来了巨大的挑战。另一方面，计算机体系

ariesjzj·2023-01-21 19:55

python人工智能数据算法（下）

文章目录差分法逼近微分背景引入差分法简介差分的不同形式及其代码实现蒙特卡罗方法背景引入蒙特卡罗方法原理蒙特卡罗方法应用计算圆周率计算定积分梯度下降算法算法简介方向导数与梯度梯度下降基于梯度下降算法的线性回归算法总结差分法逼近微分背景引入几乎所有的机器学习算法在训练或者预测式都是求解最优化问题

心随而动·2023-01-21 17:12

语义分割和实例分割_语义分割模型之DeepLabv3+

欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。

weixin_39853843·2023-01-21 16:03

机器学习算法加强——贝叶斯网络

p=（1/3）/（1/3+0+1/3*1/2）=2/3无参模型——参数无穷多判别模型求p（y｜x）生成模型求p（x｜y）概率图模型，分为无向图（马尔可夫网络）、有向图（贝叶斯网络）贝叶斯网络=有向无环图

Grateful_Dead424·2023-01-21 14:31

Python机器学习：多个模型的调用

基础的分类算法大全（前8个是十大经典机器学习算法里面的）：英文简称模型调用LRLogisticRegression()fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionNBMultinomialNB

紫昂张·2023-01-21 08:22

迁移学习(Transfer)

披风秃头侠·2023-01-21 02:29

小样本学习——概念、原理与方法简介（Few-shot learning）

Few-shotlearning(FSL)在机器学习领域具有重大意义和挑战性，是否拥有从少量样本中学习和概括的能力，是将人工智能和人类智能进行区分的明显分界点，因为人类可以仅通过一个或几个示例就可以轻松地建立对新事物的认知，而机器学习算法通常需要成千上万个有监督样本来保证其泛化能力

人工智能与算法学习·2023-01-20 21:10

python机器学习（一）算法学习的步骤、机器学习的应用及流程(获取数据、特征工程、模型、模型评估)

机器学习算法的

hwwaizs·2023-01-20 20:16

吴恩达机器学习系列课程笔记——第五章：Octave教程(Octave Tutorial)

你能够用它来非常迅速地实现这门课中我们已经学过的，或者将要学的机器学习算法。过去我一直尝试用不同的编程语言来教授机器学习，包括C++、Java、Python、Numpy和Octave。我发现当使用

Lishier99·2023-01-20 17:00

入门深度学习——基础知识总结（python代码实现）

随着，大数据技术完善和计算硬件的更新换代，深度学习技术的效果在大规模数据上已经击败了之前所有的机器学习算法，取得了非凡的性能。在有关深度学习的热门话题中，有几个被媒体大肆报道的时间，如下表所

啥都不懂的小程序猿·2023-01-20 15:36

京东云开发者｜提高IT运维效率，深度解读京东云AIOps落地实践

我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于LSTM网络的基线（一个LSTM框架辅助几个优化步骤）和无监督检测（神经网络和多种机器学习算法的组合）协同综合分析时间序列

·2023-01-20 13:10

机器学习算法原理系列篇2: 机器学习模型效果的常用评价方法

robot_learner·2023-01-20 13:12

【Python】Dlib库安装教程（Windows）

简介Dlib是一个现代化的C++工具箱，包含机器学习算法和工具，用于在C++中创建复杂的软件来解决实际问题。它在工业和学术界广泛使用，包括机器人技术，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。

Xavier Jiezou·2023-01-20 03:20

深度丨110亿美金还不够，阿里使用这种AI手段创造更多广告收入

深度丨110亿美金还不够，阿里使用这种AI手段创造更多广告收入（附PPT）丨CCF-GAIR2017本文作者：李秀琴2017-07-1923:09专题：GAIR2017导语：不明白分片线性机器学习算法、

元宇宙iwemeta·2023-01-20 01:38

机器学习算法分类

机器学习算法分类监督学习（有目标值）：supervisedlearnin定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。

zhangrunqiao17·2023-01-19 20:06

【Kaggle竞赛】Kaggle竞赛了解

A类赛主要适合用传统的机器学习算法做，偏向与文本数据处理，比如房价预测，文本分类等；B类赛

嵌入式视觉·2023-01-19 19:03

回归、拟合、分类的基本概念、常见方法及应用场景

回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来表示自变量X和因变量Y之间的关系。从机器学习的角度，构建一个算法模型来做属性X与标签Y之间的映射关系。回归分析是一种数学模型。

ChshuoComing·2023-01-19 18:38

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