学习算法心得总结

《机器学习》第四章：决策树

决策树很多任务都是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，机器学习算法最终将使用这些机器从数据集中创造的规则。
泽平阿·2023-12-23 09:27

多臂老虎机算法步骤

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-23 08:57

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
ldxxxxll·2023-12-23 08:48

K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别，每个类别由其内部的数据点表示。
天玑y·2023-12-23 07:42

PID算法

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-23 07:21

统计学习方法——修炼学习笔记8：提升方法

一、提升方法AdaBootst算法1、提升方法的基本思路1984年，Kearns和Valiant提出：强可学习和弱可学习在概率近似正确（PAC）学习的框架中个，一个概念（类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它
Sam_L·2023-12-23 07:41

深度学习中的损失函数

1损失函数概述大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化，所谓优化指的是改变以最小化或最大化某个函数的任务，我们通常以最小化指代大多数最优化问题。
智慧医疗探索者·2023-12-23 03:49

深度学习之正则化方法

在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。
weixin_30369087·2023-12-23 02:21

量化交易学习笔记：XGBoost 在量化选股中的应用

一、引言本篇文章通过借鉴传统机器学习算法——XGBoost——对相同的量价因子进行实验，方便与深度学习模型进行对比实践。
朝花夕拾666·2023-12-23 02:22

【影像组学入门百问】#38--#40

3.Scikit-learn：一个强大的机器学习库，提供广泛的监督和无监督学习算法、特征提取、模型评估和调优等功能。4.Simple
有Li·2023-12-23 01:54

常见的基础机器学习算法

常见的基础机器学习算法机器学习算法是现代人工智能的支柱。它们使计算机能够学习并做出预测或决策，而无需明确编程。
xuejianxinokok·2023-12-23 00:26

Decision Tree建模with Gini and Entropy

GiniDecisionTreeEntropyDecisionTreeentropy决策树和gini决策树的区别一、数据处理二、建模三、模型准确度四、决策树图型介绍：决策树是一种用于分类和回归分析的机器学习算法
取名真难.·2023-12-22 22:16

KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用

参考链接：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/#exploreKNN和SVM介绍KNNK最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种常见的监督学习算法，用于分类和回归问题
晓宜·2023-12-22 20:05

K-means 算法 简介

聚类算法是无监督学习算法.无监督就是事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成不同的类别。
草明·2023-12-22 20:10

16、佛罗里达理工学院提出：seUNet:自动化医学图像分割领域极致的个人英雄主义

三位作者鉴于自动化医学图像分割诊断对现代临床医学的实践变得愈发的重要，也鉴于目前机器学习算法的进步，共同提出seUNet：一种简单而有效的医学图像分割UNet-Transformer模型。
是馒头阿·2023-12-22 17:48

机器学习算法(12) — 集成技术（Boosting — Xgboost 分类）

机器学习算法（9）-集成技术（装袋-随机森林分类器和......在这篇文章中，我将解释XgBoost分类算法。
无水先生·2023-12-22 17:23

2019-12-28

它几乎用于每个单独的主流机器学习算法之中，所以对它的理解有助于你掌握多数主流机器学习算法。
数据小黑升值记·2023-12-22 16:29

K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的类别。下面是K-均值聚类算法的步骤：随机选择K个初始聚类中心。将每个样本分配到离其最近的聚类中心。
He_wc·2023-12-22 12:37

KNN：原理+Python实现

引言K最近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种基于实例的学习算法，用于分类和回归问题。
星宇星静·2023-12-22 11:15

机器学习算法（11）——集成技术（Boosting——梯度提升）

这是我在机器学习算法集成技术文章系列中与bagging一起介绍的一种增强技术。我还讨论了随机森林和AdaBoost算法。但在这里我们讨论的是梯度提升，在我们深入研究梯度提升之前，了解决策树很重要。
无水先生·2023-12-22 11:42

SQL---数据抽样

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-22 11:01

人工智能对网络安全的影响

机器学习算法
蹦极的考拉·2023-12-22 09:02

2020年弯柳树村第一期网络学习班唐凡毕业心得总结

时间啊！如带了翅膀的鸟儿，一下呀，就过去了。15天的线上学习已经接近尾声。感谢一线的英雄不顾自身生命安全在保护我们的生命健康，你们是中华民族的英雄，是我们的骄傲，向你们致敬！在这里非常感谢宋书记和尹老师搭建这个平台，开启我们的智慧和境界，让我了解到很多事情的因和果。我感觉到自己的天更宽了，圣贤的路上人更多了，以前很多的不明和不知通过这次学习了解到很多。学习了蔡老师的课程，我做了123页笔记，整整一
唐凡写·2023-12-22 09:25

关于我对归纳偏置（inductive bias）的概念和应用的详细总结

inductivebias）1.归纳偏置（inductivebias）的概念2.归纳偏置（inductivebias）的应用1.归纳偏置（inductivebias）的概念归纳偏置（inductivebias）是指在机器学习算法中对模型进行偏好选择的先验假设或限制
小桥流水---人工智能·2023-12-22 09:12

探索数据宇宙之飞船 -- python进阶函数numpy

无论是机器学习算法的开发、数据分析、还是复杂的数学模型的构建，NumPy都扮演着举足轻重的角色。
昊昊该干饭了·2023-12-22 07:13

SQL---Zeppeline前驱记录与后驱记录查询

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-22 07:17

算法小白看这里就对了

写这篇文章的主要想法是总结下适合算法小白（包括自己）学习算法比较好的资料，快速学习算法基础现在几乎所有的大厂面试都会考算法题，因为算法题目是短时间内考查面试者计算机思维和代码能力的最好的方式！
三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:03

机器学习算法基础——分类模型（一）

什么是分类？举一个简单的例子，一个小朋友面前有两个果篮，一个是放橘子，一个是放苹果，你给他一个水果（橘子或苹果的一种），然后希望他根据以往的经验和学习信息（外形、颜色、纹路、触感等可观测特征）来判断这个水果该放进哪个果篮？分类就是机器通过比较事物之间的相似性，把具有某些共同点或相似特征的事物归属于一个集合的逻辑方法。1Logistic回归模型Logistic回归又称对数几率回归，是机器学习中的一种
三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

机器学习算法基础——分类模型（二）

引言上回我们讨论了机器学习中的三种重要的分类模型：Logistic回归、朴素贝叶斯、贝叶斯网络，并对这三种模型的数学推导和实例实现有了一个深刻的认识。今天我们继续介绍另外两种基础的分类算法：决策树和随机森林，本期分享的主要任务就是要讨论决策树的生成方法，包括ID3算法、C4.5算法和CART算法，并通过清晰易懂的应用实例解释说明算法的实现细节。相信有了决策树基础，后面再进行随机森林的构建就会变得非
三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

人工智能与数学、数学家

例如，机器学习算法中的回归、分类和聚类等方法都依赖于数学中的统计学、线性代数和优化等理论。深度学习算法中的神经网络结构和训练方法也依赖于数学中的微积分和线性代数等理论。
人机与认知实验室·2023-12-22 06:24

决策树概述及其思想

决策树是一类常见的机器学习算法。其基本的思路是按照人的思维，不断地根据某些特征进行决策，最终得出分类。其中每个节点都代表着具有某些特征的样本集合，节点直接按照样本的某些特征进行生成。
New_Learner·2023-12-22 01:28

基础数据结构(1):链表

在学习算法时，发现用什么数据结构来存储数据是很重要的，所以学习数据结构也是必须的，先从基础数据结构：数组，字符串，链表，栈，队列，树，矩阵，邻接表，哈希表等，数组和字符串我们已经了解的很多了，所以我们从链表开始学习
计科小fw是我·2023-12-22 00:56

新型智慧视频监控系统：基于TSINGSEE青犀边缘计算AI视频识别技术的应用

1、行为识别：利用边缘设备（TSINGSEE智能分析网关）搭载的深度学习算法，对监控画面中的人员行为进行识别和分析。比如，TSINGSEE智能分析网关内置
TSINGSEE·2023-12-21 22:25

新型智慧视频监控系统：基于TSINGSEE青犀边缘计算AI视频识别技术的应用

1、行为识别：利用边缘设备（TSINGSEE智能分析网关）搭载的深度学习算法，对监控画面中的人员行为进行识别和分析。比如，TSINGSEE智能分析网关内置
Black蜡笔小新·2023-12-21 22:54

数据可视化---直方图

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-21 16:44

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习
W Y·2023-12-21 15:00

腾讯多任务强化学习算法登上顶刊TPAMI

一、概要编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）论文标题：Curriculum-basedAsymmetricMulti-taskReinforcementLearning论文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.03352.pdf代码链接：https://github.com/huanghanchi/CAMRL这是一篇2022年被IEEETransactionso
一阙词·2023-12-21 13:43

机器学习--线性回归

目录监督学习算法线性回归损失函数梯度下降目标函数更新参数批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法数据预处理特征标准化正弦函数特征多项式特征的函数数据预处理步骤线性回归代码实现初始化步骤实现梯度下降优化模块损失与预测模块完整代码单变量线性回归实例加载数据并划分数据集训练线性回归模型得到损失函数图像测试阶段多特征回归实例非线性回归实例监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的关系
llovew.·2023-12-21 12:45

AI人流量统计系统

通过图像识别和深度学习算法，AI系统能够准确识别行人并实时记录其数量。2.实时数据分析AI人流量统
博瓦科技·2023-12-21 12:42

工地安全安全帽智能监测识别摄像机

**实时监测与高精度识别**摄像机利用深度学习算法，通过对头部特征进行精准分析，能够实时监测工人是否佩戴安全帽。其高度准确的识别技术确保
博瓦科技·2023-12-21 12:42

机器学习中的一些经典理论定理

PAC学习理论当使用机器学习方法来解决某个特定问题时，通常靠经验或者多次试验来选择合适的模型、训练样本数量以及学习算法收敛的速度等。
白牛DATA·2023-12-21 12:39

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

Abstract几乎任何机器学习算法性能提升的一个非常简单的方法是在相同数据上训练多个不同的模型，然后对它们的预测结果进行平均。
xhyu61·2023-12-21 10:48

【周志华机器学习】学习笔记一：绪论

学习算法learningalgorithm：关于在计算机上从数据中产生的模型model的算法。
咔叽布吉·2023-12-21 10:48

深度学习速成版01---神经网络

深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部分。因此，减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、
__Miracle__·2023-12-21 09:54

sklearn和tensorflow的理解

人工智能的实现是基于机器学习，机器学习的一个方法是神经网络，以及各种机器学习算法库。
月疯·2023-12-21 09:24

copilot运用技巧和实战经验分享

以下是一些Copilot的运用技巧和实战经验分享：理解Copilot的工作原理：Copilot是基于机器学习算法的，它通过分析大量的代码库和代码模式来学习编程语言和编程技巧。
翎风世界·2023-12-21 08:44

[项目]1-1 机器学习和深度学习综述

深度学习是机器学习算法中最热的一个分支，在近些年取得了显著的进展，并代替了多数传统机器学习
竹篱先生·2023-12-21 08:44

PySpark中DataFrame的join操作

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-21 07:26

集成学习算法

集成学习的核心思想集成学习的核心思想是，通过组合多个模型，可以弥补单个模型的局限性，减少模型的偏差和方差，从而获得更稳定、更准确的预测。每个基本模型可能对问题的不同方面有不同的专长，通过集成，可以充分利用它们的优势。ensemble集成“ensemble”（集成）通常指的是一组基本模型的组合，旨在通过集体决策来提高模型的性能和泛化能力。常见的集成方法：Bagging通过自助采样的方法，每次从数据集
kaka_hikun·2023-12-21 07:32

吴恩达深度学习笔记(28)-网络训练验证测试数据集的组成介绍

之前可能大家已经了解了神经网络的组成的几个部分，那么我们将继续学习如何有效运作神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据，以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习。
极客Array·2023-12-21 06:18
上一页 16 17 18 19 20 21 22 23 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他