机器学习基础

Pytorch整体工作流程代码详解（新手入门）

适用读者：有一定的Python和机器学习基础的深度学习/Pytorch初学者。
Avasla·2023-10-27 04:32

第2篇 机器学习基础 —（1）机器学习概念和方式

前言：Hello大家好，我是小哥谈。机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进，而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律，从而使计算机能够自动进行预测和决策。机器学习有许多应用领域，包括模式识别、数据挖掘、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。本节课就给大家简单介绍下什么是机器学习以及机器学习包括哪几种方式，希望大家学习之后能够有
小哥谈·2023-10-26 21:48

第2篇 机器学习基础 —（2）分类和回归

~前期回顾：第2篇机器学习基础—（1）机器学习概念和方式目录1.基本概念2.常见的分类算法3.常见的回归算法4.分类回
小哥谈·2023-10-25 21:33

机器学习基础

1常见学习方法无监督学习：输入数据没有维度标签，输出通常是自动聚合的不同类别的标签。分类是自动进行的，只要有数据就会找到相近特征，典型算法是聚类算法。举个栗子：让计算机将一篮水果中的同类别水果归到一起，不知道水果种类（标签），首先它需要得到各个水果的特征数据，并表示为数学向量，假设此向量包含了颜色、味道、形状等特征。然后将相似向量（距离较近）的水果归为一类。监督学习：已知输入数据的类别（标签），它
smilelingling·2023-10-25 19:21

《机器学习实战》ch1 ~ ch15 笔记目录

《机器学习实战》笔记（一）：Ch1-机器学习基础《机器学习实战》笔记（二）：Ch2-k-近邻算法《机器学习实战》笔记（三）：Ch3-决策树《机器学习实战》笔记（四）：Ch4-基于概率论的分类方
Liu_Goodfellow·2023-10-24 20:09

2.机器学习基础（一）

文章目录第二章机器学习基础2.1基本概念2.1.1什么是神经网络2.1.2各种常见算法图示2.1.3计算图的导数计算2.1.4理解局部最优与全局最优2.1.5大数据与深度学习之间的关系2.2机器学习学习方式
abolition cc·2023-10-24 14:52

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（Numpy第二部分）

其他创建数组的方式5.1空数组5.2全零数组5.3全一数组5.4数列5.5随机数组5.6数组转换6、索引、切片和迭代7、Numpy计算7.1基本数组运算7.2条件运算7.3统计运算8、Numpy存取文件前序内容：三、机器学习基础知识
七层楼的疯子·2023-10-23 17:31

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（Numpy第一部分）

文章目录1、Numpy定义2、ndarray对象3、Numpy数据类型4、Numpy数组类型1、Numpy定义Numpy是NumbericalPython的简称，是用来进行高性能计算与分析的基础包，是Python中重要的扩充库。它支持高维度数组与矩阵运算，也针对数组运算提供了大量的数学函数库。Numpy运算效率极好，是大量机器学习框架的基础库。使用Numpy，开发人员可以很方便地执行数组运算、逻辑
七层楼的疯子·2023-10-23 17:01

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（Pandas）

文章目录1、Pandas2、Series数据结构2.1Series的创建2.2Series的索引与访问2.3Series的常见操作3、DataFrame对象3.1DataFrame的创建与索引3.2DataFrame的访问3.3DataFrame的常见操作4、数据对齐5、缺失数据处理6、Pandas存取文件1、PandasPandas库是以Numpy库为基础构建的，通常用来处理表格型(关系型)的数
七层楼的疯子·2023-10-23 17:56

如何从小白成长为AI工程师笔记

入门机器学习基础对于本科生来说，需要打好数学基础，包括高数、概率论和线性代数。对于已经上研究生或工作想转行的人来说，可以直接开始学习机器学习算法，重要的是理解算法的原理和推导过程。
北辰Charih·2023-10-23 06:09

机器学习(一)Spark机器学习基础

文章目录1.Spark机器学习基础1.0机器学习和大数据的区别和联系1.1机器学习引入1.2机器学习三次浪潮1.3人工智能领域基础概念区别1.3.1人工智能、机器学习、深度学习关系1.3.2数据分析、数据挖掘基本概念区别
大模型Maynor·2023-10-23 03:22

如何在Python中实现一个决策树算法？

本文假定读者具备相关机器学习基础知识，比如机器学习的相关理论、算法、模型等
禅与计算机程序设计艺术·2023-10-22 19:32

花5分钟学习机器学习基础知识

一、什么是机器学习机器学习的目的是让机器学习,而不是执行预设的算法。机器学习适用于难以制定规则的问题,如垃圾邮件识别、图像识别。机器学习模拟人类学习过程:从样本中学习归纳总结,形成模型,然后应用模型完成任务。机器学习需要大量样本数据和计算能力支持。当前数据量大、计算能力强的时代非常适合机器学习。机器学习应用非常广泛,从垃圾邮件识别到自动驾驶都需要机器学习。机器学习是人工智能的一种方法，其核心思想是
代码写注释·2023-10-22 09:59

徐宗本院士将在2023年CCF中国软件大会上作特邀报告

主要从事应用数学、智能信息处理、机器学习基础理论研究。
pengxin_ce·2023-10-21 22:32

机器学习基础 集成学习基础（Bagging+随机森林）

文章目录一、集成学习算法简介1.什么是集成学习2复习：机器学习的两个核心任务3.集成学习中boosting和Bagging4.小结二、Bagging和随机森林1.Bagging集成原理2.随机森林构造过程3.包外估计(Out-of-BagEstimate)3.1包外估计的定义3.2包外估计的用途4.随机森林api介绍5.随机森林预测案例6.bagging集成优点7.小结一、集成学习算法简介1.什么
落花雨时·2023-10-21 21:35

Datawhale开源学习笔记

Task01绪论与深度学习概述、数学基础1绪论与深度学习概述1.1人工智能1.2机器学习1.3深度学习1.4主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树无监督学习聚类降维
IT界的清流·2023-10-21 06:47

3.Spark机器学习基础——监督学习

Spark机器学习基础——监督学习1.1线性回归（加L1L2正则化）!
许志辉Albert·2023-10-20 18:45

机器学习基础之《回归与聚类算法（4）—逻辑回归与二分类（分类算法）》

一、什么是逻辑回归1、逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛2、叫回归，但是它是一个分类算法二、逻辑回归的应用场景1、应用场景广告点击率：预测是否会被点击是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗：是否为金融诈骗虚假账号：是否为虚假账号均为二元问题2、看到上
csj50·2023-10-19 05:35

机器学习基础之《回归与聚类算法（3）—线性回归优化：岭回归》

一、什么是岭回归其实岭回归就是带L2正则化的线性回归岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上L2正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果二、API1、sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0,fit_intercept=True,solver="auto",normalize=False)具有l2正则化的线性回归alpha：正则化力度=惩罚项系
csj50·2023-10-18 07:01

机器学习基础课程学习笔记 2.K-近邻算法

1.综述1.1Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法，它是一种有监督的机器学习算法1.2可以作为分类(classification)算法，也可以作为回归算法1.3输入基于实例的学习(instance-basedlearning),懒惰学习(lazylearning)2.算法详述2.1步骤：为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照选择参数K(离目标点距离最近的K个点，选取奇
syp_csdn·2023-10-17 22:21

【1】机器学习实战peter Harrington——学习笔记

机器学习实战peterHarrington——学习笔记综述数据挖掘十大算法本书结构一、机器学习基础1.1机器学习1.2关键术语1.3机器学习主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤综述机器学习算法在包含信息检索和数据挖掘在内的多个领域都有着十分广泛的应用
手可摘辰·2023-10-16 11:03

浅谈AI机器学习及实践总结（浅显易懂，特别好）

机器学习基础什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。
梅逊雪·2023-10-16 04:11

深度强化学习第 1 章 机器学习基础

1.1线性模型线性模型（linearmodels）是一类最简单的有监督机器学习模型，常被用于简单的机器学习任务。可以将线性模型视为单层的神经网络。本节讨论线性回归、逻辑斯蒂回归（logisticregression）、softmax分类器等三种模型。1.1.1线性回归1.1.2逻辑斯蒂回归sigmoid是个激活函数（activationfunction）交叉熵（crossentropy），它常被用
Chen_Chance·2023-10-15 15:58

机器学习基础 - 使用sklearn构建完整的机器学习项目流程

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档机器学习基础--使用sklearn构建完整的机器学习项目流程前言一、收集数据并选择合适特征二、选择度量模型性能的指标三、选择模型拟合样本多项式回归广义可加模型回归树支持向量机前言机器学习一般都有以下几个步骤
无盐薯片·2023-10-15 11:08

机器学习基础之《回归与聚类算法（2）—欠拟合与过拟合》

一、背景1、上一篇说正规方程的时候，实际情况中使用很少，主要原因它不能解决过拟合。2、训练集上表现的好，测试集上表现不好—过拟合二、欠拟合和过拟合1、欠拟合训练集：有3个训练集，告诉机器都是天鹅机器学到了2个特征：有翅膀、嘴巴长缺点：学习到的特征太少了2、过拟合之前特征太少了，那就多学点缺点；学习到的特征太多了3、分析第一种情况：因为机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天
csj50·2023-10-15 05:32

Python 人工智能 Machine Learning 机器学习基础知识点详细教程（更新中）

ArtificialIntelligence人工智能基本介绍人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的研究领域涵盖了机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是计算机科学的一个分支，
唤醒手腕·2023-10-14 23:41

机器学习基础-手写数字识别

手写数字识别，计算机视觉领域的HelloWorld利用MNIST数据集，55000训练集，5000验证集。Pytorch实现神经网络手写数字识别感知机与神经元、权重和偏置、神经网络、输入层、隐藏层、输出层macgpu的使用本节就是对Pytorch可以做的事情有个直观的理解，先理解表面，把大概知识打通，然后再研究细节的东西importtorchimporttorch.nnasnnimporttorc
小蒋的技术栈记录·2023-10-11 12:56

【动手学深度学习】课程笔记 00-03 深度学习介绍及环境配置

深度学习的经典和最新模型：LeNet，ResNet，LSTM，BERT；机器学习基础：损失函数、目标函数、过拟合、优化；学习使用Pytorch实现上述知识点。2.这门课的主要学习内容？
令夏二十三·2023-10-09 16:25

机器学习基础-数据分析：房价预测

mac设置中文字体#要设置下面两行才能显示中文ArialUnicodeMS为字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['ArialUnicodeMS']#设置图片大小plt.figure(figsize=(20,11),dpi=200)pie官方文档总体代码```pythonimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.
小蒋的技术栈记录·2023-10-09 03:02

Python机器学习基础教程学习笔记（6）——线性模型（分类）

Python机器学习基础教程学习笔记（6）——线性模型（分类）1.二分类importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn
neumeng·2023-10-08 13:01

机器学习基础之《分类算法（8）—随机森林》

一、什么是集成学习方法1、定义集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测谚语：三个臭皮匠顶个诸葛亮、众人拾柴火焰高二、什么是随机森林1、定义在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定森林：包含多个决策树的分类器2、
csj50·2023-10-06 15:06

机器学习基础之《分类算法（9）—分类算法小结》

一、转换器与预估器转换器-做特征工程预估器-封装了机器学习算法二、KNN算法根据你的邻居来确定类别谁是邻居距离公式欧式距离曼哈顿距离闵可夫斯基距离K的取值找到最近的几个邻居K过小，容易受到异常值的影响K过大，容易受到样本不均衡的影响应用场景少量的数据三、朴素贝叶斯算法朴素：假定了特征与特征之间相互独立贝叶斯：贝叶斯公式拉普拉斯平滑系数应用场景文本分类四、决策树找到最高效的决策顺序信息增益基尼系数信
csj50·2023-10-06 15:36

机器学习基础之《回归与聚类算法（1）—线性回归》

一、线性回归的原理1、线性回归应用场景如何判定一个问题是回归问题的，目标值是连续型的数据的时候房价预测销售额度预测贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子2、线性回归定义线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式找到一种函数关系，来表示特征值和目标值之间的关系3、函数关系（1）首先假定特征值x1、
csj50·2023-10-06 15:35

机器学习基础之《分类算法（7）—案例：泰坦尼克号乘客生存预测》

一、泰坦尼克号数据1、案例背景泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气因素，但有些人比其他人更容易生存，例如妇女，儿童和上流社会。在这个案
csj50·2023-10-06 15:35

python机器学习基础教程01-环境搭建

书籍源代码github上源代码https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python安装anaconda虚拟环境创建虚拟环境condacreate-pE:\Python\envs\mlstupy35python=3.5#激活环境condaactivateE:\Python\envs\mlstupy35#创建学习目录cdG:\Python
假装我不帅·2023-10-04 22:44

python机器学习基础教程02-鸢尾花分类

初识数据fromsklearn.datasetsimportload_irisif__name__=='__main__':iris_dataset=load_iris()print("数据集的键为:\n{}".format(iris_dataset.keys()))#DESCR数据集的简要说明print(iris_dataset['DESCR'][:193])#target_names数组对应的
假装我不帅·2023-10-04 22:42

跟着专注于计算机视觉的AndyJ的妈妈我学算法之每日一题leetcode416分割等和子集

又几天没刷题了，看机器学习基础了。手生了，罪过罪过。最近需要刷一下动态规划，感觉很久没刷了，需要补补了。好了，经典的背包问题，上题：416.分割等和子集给定一个只包含正整数的非空数组。
每天一题的AndyJ的妈妈·2023-10-04 09:51

第2篇 机器学习基础 —（1）机器学习方式及分类、回归

前言：Hello大家好，我是小哥谈。机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进，而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律，从而使计算机能够自动进行预测和决策。机器学习有许多应用领域，包括模式识别、数据挖掘、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。目录1.什么是机器学习？2.监督学习2.1定义2.2核心步骤及优缺点2.3常见的监督学习
小哥谈·2023-10-04 07:26

R语言机器学习与临床预测模型54-- 线性回归之单变量回归

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01基础绘图包plot线性回归是机器学习基础技术，简单但又特别有效。
科研私家菜·2023-10-04 01:46

二、机器学习基础知识：Python数据处理基础

文章目录1、基本数据类型1.1数字类型（Number）1.2字符串类型（String）1.3列表类型（List）1.4元组类型（Tuple）1.5字典类型（Dictionary）1.6集合类型（Set）2、数据文件读写2.1打开与关闭文件2.2读取文件内容2.3将数据写入文件1、基本数据类型在Python3的环境中，提供了6种基本的内置数据类型，包括数字类型（Number）、字符串类型（Strin
七层楼的疯子·2023-10-03 04:15

机器学习基础：逻辑回归

目录1.逻辑回归的应用场景2.为什么需要逻辑回归3.logisticfunction是怎么来的？4.逻辑回归的核心问题5.如何求解最优分割线5.1迭代过程图解1.逻辑回归的应用场景逻辑回归的任务是分类，它应用于二分类（1/0）任务，并给出相应的概率。举一些具体的应用场景：区分邮件是否是垃圾邮件（1：spam，0：no）银行判断是否给用户办理信用卡（1：yes，0：no）但是二分类问题并不是逻辑回归
小羊和小何·2023-10-03 03:38

机器学习基础概念与常见算法入门【机器学习、常见模型】

机器学习基础概念与算法机器学习是计算机科学领域的一个分支，它致力于让计算机系统具备从数据中学习和改进的能力，而不需要显式地进行编程。与传统编程相比，机器学习有着根本性的不同之处。
修炼室·2023-09-30 17:46

DL笔记

（hardway→python算法书（算法导论-难，看不懂再看算法第四版-易）→leetcode）→numpy,pandas（官方10minutestopandas）,matplotlib等库，有书→机器学习基础算法
吴成助·2023-09-29 00:40

一、机器学习基础知识：基本概念与Python开发环境

文章目录1、机器学习的不同类型1.1监督学习1.2无监督学习1.3强化学习2、Python开发环境2.1Python第三方库2.2Anaconda+Pycharm集成开发环境1、机器学习的不同类型机器学习属于人工智能的一个分支，专门用于对数据进行自动分析以发现相关规律，从而对未知数据进行预测。机器学习的研究方式一般是基于现有数据生成模型，在解决问题时，使用该模型进行判断、预测。机器学习方法通常是从
七层楼的疯子·2023-09-28 19:52

亚马逊云科技 云技能孵化营——我的学习之旅

在这次学习中，我参加了两个课程：《亚马逊云科技云从业者精要知识》和《亚马逊云科技基础知识：机器学习基础知识》。
fl_starsky·2023-09-24 18:46

亚马逊云科技 云技能孵化营 - 学习课程

探索亚马逊云科技的机器学习基础知识亚马逊云科技一直是云计算领域的领先品牌，他们提供了丰富的云服务和解决方案。
此名称已存在·2023-09-24 18:45

亚马逊云科技 云技能孵化营 提升自我

作为一名IT从业者，我有幸参加了亚马逊云科技举办的“机器学习基础知识”课程，这是一次极具价值的学习体验。
桃木山人·2023-09-24 18:43

AI学习笔记之机器学习基础一

机器学习的基础知识相关概念人类学习知识机制：从大量现象中提取反复出现的规律与模式。机器学习是计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科。机器学习是从数据中来，到数据中去。特征空间：数据的不同属性之间可以视为相互独立，每个属性都代表了一个不同的维度，这些维度共同张成了特征空间。特征向量：每一组属性值的集合都是这个空间中的一个点，因而每个实例都可以视为特征空间中的一个向量根据输
wenju_song·2023-09-21 00:06

与导师沟通2023-09-14

(1)学习并实践机器学习（李沐-动手学机器学习、周志华-西瓜书、吴恩达-机器学习基础理论）(2)多参加各类学术会议。(3)动手实践参与相关课题的项目。(
氢气氧气氮气·2023-09-17 14:19

机器学习实战内容

第一部分分类第一章机器学习基础(代码)熟悉Python即可。
除了学习什么都不gan·2023-09-16 12:20
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