机器学习入门

机器学习入门和资源整合

之前看过机器学习的十大经典算法，可是没有做笔记，现在基本上都忘记了，好伤心！重新来吧、、、1.引言也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。套用一下大神们对机器学习的定义，
shenzhuan7·2023-01-27 00:17

最新Elastic search7.13.1 Java API创建索引并且设置分词

#系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一
啊狸的Java·2023-01-26 20:31

Udacity.机器学习入门.2朴素贝叶斯.2017-08-27

机器学习入门2.朴素贝叶斯监督学习马是否属于acerous?关注特征监督学习、非监督学习（异常检测、聚类等）features->...
小异_Summer·2023-01-26 16:17

机器学习入门（16）— CNN 池化层概念和特征

1.池化层的概念池化是缩小高、长方向上的空间的运算。比如，如图7-14所示，进行将2×2的区域集约成1个元素的处理，缩小空间大小。图7-14的例子是按步幅2进行2×2的Max池化时的处理顺序。Max池化是获取最大值的运算，“2×2”表示目标区域的大小。如图所示，从2×2的区域中取出最大的元素。此外，这个例子中将步幅设为了2，所以2×2的窗口的移动间隔为2个元素。另外，一般来说，池化的窗口大小会和步
wohu1104·2023-01-26 13:14

鸢尾花分类（SVM,KNN,GaussianNB,DecisioinTreeClassiefier）

鸢尾花数据集是机器学习入门的一个经典的数据集，本项目通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。
m0_61688615·2023-01-26 07:38

数据结构——C++（未完）

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
闲谈社·2023-01-25 22:28

机器学习入门（二）---------numpy

学习“黑马程序员：13天机器学习入门”整理笔记备用，以防忘记，欢迎指教ndarray：n维数组一、创建1、生成全0和1的数组importnumpyasnpnp.ones(shape,dtype)#生成大小为
summerヾ(๑╹◡╹)ﾉ"·2023-01-25 11:49

sklearn库安装_机器学习入门之sklearn介绍

SKlearn简介scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。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。SKlearn官网：http://scikit-learn.org/stable/index.html在工程应用中，用python手写代码来从头实现一个
weixin_39647471·2023-01-22 11:23

暑期学习--分布式机器学习

暑期学习-分布式机器学习提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章分布式机器学习入门基础提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录暑期学习
starsky_walker·2023-01-22 09:24

NLP大神推荐的机器学习入门书单(附大量百度网盘电子书)

https://blog.csdn.net/surgent777/article/details/53895048/?biz_id=102&utm_term=python%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E5%AE%9E%E6%88%98pdf%E7%99%BE%E5%BA%A6%E4%BA%91&utm_medium=d
火星种萝卜·2023-01-21 21:28

机器学习入门书单推荐

机器学习入门书单推荐一、前言机器学习涵盖的范围非常广泛，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、数据挖掘、模式识别、深度学习、统计学习等。
coder~dreamer·2023-01-21 21:20

吴恩达2022机器学习课程评测来了！

年机器学习专项课（MachineLearningSpecialization）上周全新来袭，课程本身并不是新课，与10年前的机器学习专项课相比，编程语言用Python代替了此前的Octave，主要定位于机器学习入门与初学者
Datawhale·2023-01-21 08:47

吴恩达机器学习课程资源（笔记、中英文字幕视频、课后作业，提供百度云镜像！）

强烈感谢黄海广博士给的文章思路本文中提及的作者便是黄海广博士本人吴恩达老师的机器学习课程，可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程，作者在github开源了吴恩达机器学习个人笔记，用python复现了课程作业
MrRoose·2023-01-21 08:16

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)

机器学习入门机器学习中需要理论性的知识，如数学知识为微积分(求导过程，线性回归的梯度下降法)，线性代数(多元线性回归，高纬度的数据，矩阵等)，概率论(贝叶斯算法)，统计学(贯穿整个学习过程)，算法根据数学基础一步步的推导出来的
hwwaizs·2023-01-20 20:16

深入浅出——人工智能基础

所以就来总结总结以前学到的东西以及自己的理解，避免遗忘，这篇文章主要讲解神经网路结构，卷积神经网络的原理（卷积层、池化层、全连接神经网络），梯度下降算法和应用卷积神经网络的一个机器学习入门列子——基于MNIST
AI小白·2023-01-19 19:04

java初学（仅供自己复习）

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一
grin : (0~.~0)·2023-01-18 07:51

机器学习入门实战100例

教程地址：https://blog.csdn.net/qq_38735017/category_12108178.html?spm=1001.2014.3001.5482
闫倩倩爱编程·2023-01-17 15:28

机器学习入门-西瓜书总结笔记第十二章

西瓜书第十二章-计算学习理论一、基础知识二、PAC学习三、有限假设空间1.可分情形2.不可分情形四、VC维五、Rademacher复杂度六、稳定性一、基础知识计算学习理论（computationallearningtheory）研究的是关于通过“计算”来进行“学习”的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据分析结果指导算法设计。给定样例集D={
一入材料深似海·2023-01-17 08:02

web安全之机器学习入门——2.机器学习概述

目录0前置知识什么是机器学习机器学习的算法机器学习首先要解决的两个问题一些基本概念数据集介绍1正文数据提取数字型文本型数据读取0前置知识什么是机器学习通过简单示例来理解什么是机器学习机器学习的算法属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法,逻辑回归等算法属于无监督式学习的算法有:关联规则,K-means聚类算法等属于强化学习的算法有:马尔可夫决策过程机器学习的算法——用最通俗的
R芮R·2023-01-16 22:13

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十六章 16.6 生成常用密码

人们在设置密码时候，总是倾向于好记的密码，于是常见的密码有一定的关联性。我们可以尝试让RNN学习常见的密码，摸索其中的规律，然后自动生成密码。本小节示例RNN生成常用密码。1、数据集使用WVS自带的密码字典作为训练集。约定密码长度不超过10，逐行读取密码文件中的每行密码，并将其序列化。path="../data/wvs-pass.txt"maxlen=10file_lines=open(path,
mooyuan天天·2023-01-16 22:12

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十三章 13.4 有向图识别僵尸网络

本小节通过有向图识别僵尸网络来示例网络安全领域的应用。一、僵尸网络上图为黑产控制僵尸网络发起攻击的示意图，通常来说黑产会对整个僵尸网络的僵尸主机发布相同的控制指令，所以通过统计一段时间内攻击源的ip地址以及被攻击者域名之间的关联关系，可以初步判断出哪些IP地址可能被同一黑产团体控制。本小节中，僵尸网络的有向图处理如下所示：二、数据集文件位置：filename="../data/etl-ip-dom
mooyuan天天·2023-01-16 22:12

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十一章 11.3 Apriori算法挖掘XSS相关参数

通常情况下Apriori算法主要用于推荐系统，在网络安全中如何使用呢？本小节通过挖掘XSS相关参数，来我家潜在的关联关系。1.数据集本小节通过xssed网站的样例以及WAF拦截日志提取的XSS攻击日志作为样本，位于data/xss-2000.txt中，具体如下机器是没有办法将其识别为日志的，需要逐行读取数据，并将其向量化。比较简单的做法就是按照一定的分隔符切割为单词向量，代码如下所示myDat=[
mooyuan天天·2023-01-16 22:12

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十二章 12.3 隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（一）

本小节通过使用隐式马尔可夫来识别XSS攻击，通过xss白名训练马尔可夫模型，然后用马尔可夫模型测试xss攻击黑名单，这样。单示例隐式马尔可夫在网络安全中的使用。1、参数建模对于XSS攻击，首先我们需要对数据进行泛化,比如：[a-zA-Z]泛化为A[0-9]泛化为N[-_]泛化为C其他字符泛化为T根据如上原则admin123泛化为AAAAANNN，root泛化为AAAA。如下图所示，url参数wjq
mooyuan天天·2023-01-16 22:12

《Web安全之机器学习入门》笔记：第九章 9.3 支持向量机算法SVM 检测XSS攻击

本小节是通过网上搜集的数据使用svm算法识别XSS攻击。一、支持向量机支持向量机SVM（supportvectormachines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。二、数据集构造黑白样本，黑样本20w，白样本20wetl('../data/xss-200000.txt',x,1)etl('../data/goo
mooyuan天天·2023-01-16 22:12

《Web安全之机器学习入门》笔记：第十二章 12.4 隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（二）

本小节示例另一种马尔可夫识别XSS攻击的方法。一、原理本小节通过将机器当做小白，训练它学会XSS攻击语法，然后再让机器从访问日志中寻找符合攻击语法的疑似攻击日志。整个系统运行流程如下所示：二、词袋/词集模型词集模型：单词构成的集合，集合中自然每个元素都只有一个，即词集中每个单词都只有一个词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，统计出现的次数通常是先生存词汇表，再生成词集。训练样本是1000条典
mooyuan天天·2023-01-16 22:11

《Web安全之机器学习入门》笔记：第五章 5.2 决策树K近邻

这是一个系列《Web安全之机器学习入门》的笔记集合，包含书中第五章-第十七章的内容。
mooyuan天天·2023-01-16 22:11

如何在B站读一个深度学习的研究生？

随着深度学习的爆炸性发展，越来越多人涌入这个领域，同时市面上的资料也是百花齐放，但是真正有价值的资料其实并不多，并且出品于大佬们的手这篇blog将会带领你在b站读一个深度学习的研究生保姆级清单，喜欢的话请点个赞~机器学习入门
爱睡觉的Raki·2023-01-16 21:59

机器学习入门2022.7.5

1.Tf-idf文本特征提取：接上篇的2022.7.3的文章2.特征预处理通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据的过程，将不同规格的数据转换到同一规格去进行处理，如下图所示：2.归一化的举例学习到其他相同重要的特征，不会因为数值的差异的大小来影响特征之间的重要程度3.归一化的计算公式
周杰伦的粉丝·2023-01-14 11:45

python机器学习入门笔记分享

机器学习(入门)学习笔记1-1了解人工智能人工智能必备三大素：算法、算力(计算力)、数据人工智能主要分支：计算机视觉：eg:人脸识别自然语言处理：语音识别语义识别1-2机器学习工作流程定义[***]数据自动分析获得模型预测从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测2.工作流程[****]1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习(模型训练)5.模型评估3.获取到的数据集介绍1
m0_64892604·2023-01-14 07:24

1、机器学习入门

1、机器学习入门1.1什么是机器学习旧的定义：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的领域新的定义：经验E，任务T，性能度量P（完成T成功概率）计算机不断积累经验E，完成任务T的性能度量P随之提高学习算法中两个主要算法
脑袋空空的Coduck君·2023-01-14 03:24

Python机器学习引言与基础知识储备

第一部分机器学习入门机器学习入门第一部分机器学习入门1.1为什么选择机器学习1.1.1机器学习能够解决的问题1.1.2熟悉任务和数据1.2为什么选择Python1.3scikit-learn1.4必要的库和工具
ErrorError！·2023-01-14 00:35

机器学习入门（2、特征预处理、降维）

③特征预处理3.1归一化3.2标准化④特征降维4.1特征选择4.2主成分分析③特征预处理原理是通过转换函数，将特征数据转换成更适合算法模型的特征数据的过程。数据抽取步骤，已将原始数据处理为数值型数据，还需将不同规格的数据转换为同一规格，此处特征预处理的过程也称为数值型数据的无量纲化，主要通过归一化、标准化两种方式来实现。3.1归一化通过对原始数据进行变换，把数据映射到默认为[0,1]之间。在skl
奈々生様·2023-01-13 22:53

机器学习入门（3、分类算法）

1、分类算法1-1KNN（KNearestNeighbor）算法1-2模型选择与调优1、什么是交叉验证（CrossValidation）？2、超参数搜索—网格搜索（GridSearch）1-3朴素贝叶斯算法怎么避免分子出现0的情况？1-4决策树1-5随机森林什么是集成学习法？有监督的学习算法包含预测和分类两种，预测是对连续型数值进行计算的算法，分类是对阈值内外数值进行判断的分类器算法。在sklea
奈々生様·2023-01-13 22:53

python竞赛之路_机器学习入门之《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》...

本文主要向大家介绍了机器学习入门之《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
weixin_39958631·2023-01-13 13:23

初学者的机器学习入门实战教程！

原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2019/01/14/machine-learning-in-python/作者：AdrianRosebrock这是一篇手把手教你使用Python实现机器学习算法，并在数值型数据和图像数据集上运行模型的入门教程，当你看完本文后，你应当可以开始你的机器学习之旅了！本教程会采用下述两个库来实现机器学习算法：scikit-learnK
spearhead_cai·2023-01-13 13:45

为什么“蜥蜴书”是机器学习入门必读书？

导读：懂行人都知道，这本“蜥蜴书”江湖地位有多高。这本书曾经点燃了无数人学习AI的热情！很多大佬都把这本书列为AI工程师的必读书。我们一起看看这本书该怎么读。作者：木羊同学来源：华章计算机（hzbook_jsj）现在机器学习很热，大家都想学习机器学习，可是看哪本书呢？时间宝贵，肯定得选经典的“必读书”。所以，现在网上到处都是“机器学习必读书单”。我看过很多个版本的书单，总感觉差点意思。怎么说呢，我
hzbooks·2023-01-13 10:44

机器学习入门（二）：KNN分类算法和决策边界(Decision Boundary)绘制

机器学习入门专栏其他章节：机器学习入门（一）线性回归机器学习入门（三）朴素贝叶斯机器学习入门（四）决策树机器学习入门（五）集成学习机器学习入门（六）支持向量机机器学习入门（七）多项式回归机器学习入门（八
FrenchOldDriver·2023-01-12 20:48

《Linux运维实战：Centos7.6基于ansible一键离线部署redis6.2.8二进制版之cluster集群》

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
东城绝神·2023-01-12 19:52

《Linux运维实战：Centos7.6基于ansible一键离线部署redis6.2.8二进制版之哨兵集群》

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
东城绝神·2023-01-12 19:52

第一章：全世界最简单的机器学习入门指南

第一章：全世界最简单的机器学习入门指南https://blog.csdn.net/wskzgz/article/details/89917343第二章：用机器学习制作超级马里奥的关卡https://blog.csdn.net
柯大侠爱喝水·2023-01-12 18:22

深度学习auc_机器学习入门之AUC理解和Python实现

稍微了解机器学习或深度学习的同学，应该对AUC不陌生，它算是二分类问题中最为常用的评价指标之一。之所以专门写文章来解释其含义，是因为上次面试时被问到如何自己用代码实现AUC时没有答上来，才发现自己一直是似懂非懂的状态。痛定思痛，决定写一篇文章来解释AUC的含义以及给出详细的Python代码实现除了AUC之外，二分类场景里用得更多的一个评价指标是accuracy，也就是准确率。比方说经典的用朴素贝叶
北川格林·2023-01-12 14:11

波士顿房价预测——机器学习入门级案例

一、数据处理1.1数据集介绍本实验使用波士顿房价预测数据集，共506条样本数据，每条样本包含了12种可能影响房价的因素和该类房屋价格的中位数，各字段含义如下表所示：字段名类型含义CRIMfloat该镇的人均犯罪率ZNfloat占地面积超过25,000平方呎的住宅用地比例INDUSfloat非零售商业用地比例CHASint是否邻近CharlesRiver1=邻近；0=不邻近NOXfloat一氧化氮浓
心无旁骛~·2023-01-12 06:37

机器学习入门：逻辑回归-2

机器学习入门：逻辑回归1、实验描述本实验主要内容是，通过使用pandas对鸢尾花数据集进预处理，根据预处理数据建立logisticsregression模型，并训练模型，再利用训练出来的模型做预测，并最终使用图形的方式展示预测结果
奔腾游子·2023-01-11 19:15

机器学习入门笔记1

`机器学习入门笔记1——基本概念介绍1.什么是机器学习？机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学（和艺术）。下面是一个更广义的概念：机器学习是让计算机具有学习的能力，无需进行明确编程。
weixin_43708775·2023-01-11 11:08

学习机器学习

必备基础：高数线代概率论基础，python基础（有基础即可，有些忘记了可以在之后的学习过程中用哪学哪）参考知乎答主的学习过程：我的机器学习入门学习清单及路线-桔了个仔的文章)入门吴恩达机器学习：了解为目的
乐呵。乐呵·2023-01-10 14:57

python机器学习入门之matplotlib的使用（超详细，必看）

matplotlib是python的一个基本2D绘图库功能强大比较常用的是里面的pyplot子模块常见函数有figure（）创建一个空白画布add_subplot()创建子图title()设置标题xlabel()设置x轴名称ylabel（）设置y轴名称legend()指定图例show（）显示图形等等实例一如下代码如下importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandas
showswoller·2023-01-10 09:55

【机器学习系列】浙大机器学习课程-第一章概述

文章目录机器学习的定义监督学习机器学习入门机器学习的定义机器学习是一种非显著式编程。显著式编程是程序固定了程序的输入输出，但是非显著式编程可以让机器进行不断学习。
lrchang·2023-01-09 15:15

机器学习的经验之谈

不过在数学理论之外，开发成功的机器学习应用程序还需要一定的“民间技巧”（华盛顿大学的PedroDomingos教授对其进行了整理），这在教科书或机器学习入门课程中很难找到。
小壁虎的春天·2023-01-09 09:04

sklearn实现支持向量机

机器学习入门实验之支持向量机（简单实验，使用sklearn完成）代码如下注：本文章主要是为方便自己以后复习所学内容而写，并不做详细介绍。
zhilanguifang·2023-01-09 00:49

python机器学习入门上课代码记录2

sklearn有关线性回归应用importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_model#画图函数defdrawplt():plt.figure()plt.title('CostandIncomeofaFilm')plt.xlabel('Cost(MillionYuan')plt.ylabel('Income')plt.axis([0,25,
亭午·2023-01-07 20:08
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