机器学习理论

决策树算法介绍及应用

机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
weixin_30510153·2020-06-21 10:16

干货 | 谈谈我是如何入门这场 AI 大赛的

本文会讲解的很细，目的是带领大家走一遍比赛流程，实现机器学习理论分析到比赛实战的进阶。话不多说，我们开始吧！比赛介绍首先附上这场比赛的链接：https:/
红色石头Will·2020-06-21 07:40

机器学习算法菜鸟笔记--01机器学习算法初识

想想自己曾经也是从一个机器学习算法小白走到现在这一步的，对于以前自己在学习方面的经验，做一个总结，对自己做的一些实验进行总结记录一下，希望能够大家提供能够成功执行的机器学习代码，方便大家顺利迈进机器学习的第一步：目前的大概笔记规划如下：1.机器学习理论概述主要介绍一些学习机器学习设计到的一些常识知识
程序媛Monica·2020-06-21 01:54

Python机器学习初识

机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
扣德斯特•洛夫斯基•陈·2020-06-21 00:26

深度学习-卷积

机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。深度学习：属于机器学习的子类。利用深度神经网络来解决特征表达的
Raicho·2020-06-03 16:00

Python机器学习（一）

1.机器学习算法分类按照目前掌握的机器学习理论，给大家讲解的机器学习理论大概可以分为如下两类：教师指导下的学习——是指数据数据已经有明确分类标签的学习。无教师指导的学习——是指数据未经分类的学习。
柚子味的羊·2020-05-06 10:13

简单自学机器学习理论——正则化和偏置方差的权衡 (Part III )

摘要：本篇文章是"机器学习理论"三部曲中的第三部分，主要介绍方差分解以及目标函数的正则化，通过仿真可以看到，引入正则化项限定了学习问题的解决方案范围。
阿里云云栖号·2020-04-11 04:58

了解人工智能之基础概念-基本概念问答

同时我开始更广泛地接触机器学习理论，并主要专注于文本理解和文本处理。周围一些对人工智能有兴趣的朋友和同事时常会问我一些相似的问题，而我尽可能地就我所知道的给予他们回答。
阿里云_云栖社区·2020-04-04 17:36

使用 TensorFlow2.0 实现线性回归

实现线性回归要实现线性回归，我们需要定义线性回归模型定义Loss函数定义迭代优化算法这些也是机器学习理论中的要点，我们可以借
程序员在深圳·2020-03-21 02:28

第四范式

职位关键词：1.WEB框架3-4年最合适；2.负责研发系统的架构设计、关键模块的review；3.3年以上的分布式系统、大数据系统相关工作经验；4.1年以上相关工作Java、golang；5.具备NLP/机器学习理论和技术基础
TonyLan·2020-03-07 13:55

【机器学习基础】理解为什么机器可以学习1——PAC学习模型

引言自从下定决心认真学习机器学习理论开始，接触到很多基本问题，但其实都不是很理解，比如损失函数、风险函数、经验结构最小化、结构风险最小化、学习方法的泛化能力、VC维等，这些概念在学习中都纯属空泛的概念存在
JasonDing·2020-02-29 13:34

了解人工智能之基础概念-基本概念问答

同时我开始更广泛地接触机器学习理论，并主要专注于文本理解和文本处理。周围一些对人工智能有兴趣的朋友和同事时常会问我一些相似的问题，而我尽可能地就我所知道的给予他们回答。因为在理解以及
阿里云云栖号·2020-02-20 09:21

机器学习基本理论总结

视频地址：http://www.mooc.ai/course/41莫烦《机器学习理论基础》1.机器学习各类方法1.1什么是机器学习监督学习：学习过程中，既提供数据，又提供标签。
_龙雀·2020-02-14 02:34

深入浅出LSTM神经网络

本文由加州大学圣迭戈分校（UCSD）研究机器学习理论和应用的博士生ZacharyChaseLipton撰写，用浅显的语
sand_d8f0·2020-02-09 08:25

机器学习理论

背景：  机器学习可行性分析，这个机器学习的基石已经卡了2，3天了，缕一缕思路，抓了抓头发，是时候一决高下了。本文脉络如此：有没有一个好算法，千秋万载，一统江湖？当我们拿到一个数据集时，我们分析数据、提取特征、确定模型，为什么ML（MachineLearning）可以做到大概率预测结果？学习问题：  假如我们想学习一个垃圾邮件分类的模型，通过上帝视角，我们知道必然存在一个目标函数（targetfu
诚中·2020-02-05 22:51

关于 PAC 学习理论的一点思考

来自2019年7月对机器学习理论整理时的思考：第一章中给出了轴平行矩形这一概念类，并且推导出了样本复杂度，从而说明了是PAC可学习的。
Gelthin·2020-02-03 11:00

重点推荐机器学习的两本必读？《机器学习》和《机器学习算法原理与编程实践》

2、《机器学习算法原理与编程实践》，电子工业出版社，郑捷这本是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线：单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。
小编在飞·2019-12-28 14:57

大数据岗位要求之数据挖掘

浙江执御1、本科或硕士以上学历，具备扎实的数学和计算机科学功底，以及坚实的数据挖掘和机器学习理论基础；2、2年以上用户行为分析及挖掘
数据追随者·2019-12-26 01:21

机器学习理论三部曲

一、《机器学习理论三部曲》——引言(PartI)本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。以下为译文大多数人在小的时候被魔术师以及魔术技巧所迷住，并想弄明白其中的奥秘。
阿里云云栖号·2019-12-24 20:44

机器学习知识点QA

浮沙之上，勿筑高台自己整理的笔记文章内容都是自己从自学机器学习以来涉及到的一些知识点、经历等等，包括研一上学期默默的学习机器学习理论知识，从李航老师的《统计学习方法》和周志华老师的《机器学习》西瓜书一步步地入门机器学习领域
冰河映寒星·2019-12-22 20:20

14天入门与进阶机器学习

面向群众：机器学习理论入门与进阶。本次集训打卡14天，学习《机器学习基石》，《基石》课程共四周，学完了再学《技法》。课程目录如下：第1周何时机器可以学习？机
nlpjoe·2019-12-08 10:06

简单自学机器学习理论——引言 (Part I )

摘要：本篇文章是"机器学习理论"三部曲中的第一部分，主要介绍学习机器学习的动机及基本理论知识，详细介绍机器学习所学习的问题、泛化误差以及学习问题是否可解的公式化表示，为初步研究机器学习的人员介绍了机器学习的基本处理过程
阿里云云栖社区·2019-11-29 11:38

机器学习理论系列2——梯度下降法

什么是优化算法优化算法要求解的，是一个问题的最优解或者近似最优解。在机器学习中，有很多问题都是优化问题，即我们要求出输入特征和标签之间的映射关系，并且我们一定是期望，通过这个映射关系得到的标签结果，和实际标签之间的误差最小。机器学习中，优化算法有很多种，最基本的，也是应用非常广泛的，就是梯度上升/下降，此外还有遗传算法等。什么是梯度下降当我们得到一个目标函数之后，如何求解它的参数？直接求解？并不一
刺猬ciwei_532a·2019-11-28 03:54

Tencent AI Lab – 品牌形象设计

策略定位策略定位TencentAILab主力研究前沿的机器学习理论及算法，研发和部署大规模机器学习，在移动互联网新技术发展中，腾讯将专注人工智能技术的广泛
moriarty77·2019-11-28 00:13

一起来读西瓜书：第十二章 计算学习理论

1.章节主要内容机器学习理论（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
闪电随笔·2019-11-02 04:13

机器学习概述

所以，机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
huangys·2019-10-29 22:35

报告题目： 基于认知的机器学习公理化

是否能够提出一套符合人类认知的机器学习理论，是当前一个亟待解决的问题。本次报告试图提出一个统一基于认知的机器学习公理化框架，其基本假设是：归哪类，像哪类；像哪类，归哪类
wangprince2017·2019-10-21 21:00

08-00 课程习得

课程习得通过对这门课程的学习，你将习得以下技能：你可以快速入门应用机器学习，为公司、企业直接创造价值你可以掌握机器学习理论基础你可以学到感知机算法你可以学到线性回归算法你可以学到逻辑回归你可以学到朴素贝叶斯法你可以学到
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

学习机器学习，需要具备什么的数学基础？

机器学习理论是横跨统计、概率、计算机科学和算法等相
duozhishidai·2019-09-26 19:39

入行机器学习，对数学的要求高吗？

机器学习理论是横
duozhishidai·2019-09-26 19:08

熵、相对熵、互信息、交叉熵

西瓜书、花书第二部分以及李航的《统计学习方法》已经大概翻看了一遍，感觉算是有了一定的机器学习理论基础。
单调不减·2019-07-25 12:26

机器学习（一）：matlab逻辑回归

最近开了新的坑Emmmmmm这个坑有点深0x01机器学习理论目前学到的机器学习都是给定一类数据，然后对其进行预测。
Clannad_niu·2019-04-17 13:29

要更有钱、更烧钱，OpenAI 重组，加速融资之路

OpenAI团队合影，2018年11月OpenAI是一个非盈利性的AI组织，他们雇佣了许多一流的研究和开发人员，在机器学习理论和深度学习应用方面多有诸多成果，我们曾经报道过的许多强化学习连续控制成果、5v5DOTAAI
算法与数学之美·2019-04-08 20:00

机器学习理论篇:机器学习的数学基础

一、概述我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。二、线性代数2-1、标量一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。2-2、向量一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。用过次序中的索引，我们可以确定每
leichangqing·2019-04-04 14:36

机器学习和深度学习经典论文整理【资源帖】

机器学习理论PCA学习理论[1]L.Valiant.Atheoryofthelearnable.CommunicationsoftheACM,27,1984.VC维[1]Blumer,A.,Ehrenfeucht
缠禅可禅·2019-03-18 20:50

机器学习理论：线性回归算法梳理

一：机器学习的一些概念有监督：就是人们常说的分类，通过已经有的训练集（知道数据以及各数据对应的分类）去训练一个最佳的模型，在利用这个模型将所对应的输入映射为对应的分类，从而实现简单的分类。就像我们从小，大人叫我们去认识各种生活中的现象，房子，车，等。这就是大人给我们训练认知的模型，当我们下次在看到对应是实物，就可以做简单的分类。无监督：我们事先没有任何的训练样本，而是对数据直接进行建模。就像我们对
diaojinhui·2019-02-28 13:38

Python人工智能工程师学习路径以及资料推荐

目录一、入门阶段（具备基本的数据分析和数据挖掘能力）1.Python语言2.Python数据分析3.Python机器学习二、初级阶段（具备独立完成一个简单的机器学习项目的能力）1.机器学习理论2.机器学习库和工具
两袖轻风·2019-02-23 22:38

如何通俗易懂的跟别人讲一下“人工智能”的发展历史？

【课程安利】人工智能课程请往下戳如果想了解和系统学习更多人工智能、机器学习理论和项目实践，CSDN学院中有一系列精品AI课，分为大课和小课，包含数学基础、Python基础、算法和企业级项目等，适合并不同类型的人群
土豆洋芋山药蛋·2019-02-14 16:38

推荐系统-机器学习理论基础详解01

推荐系统-机器学习理论基础详解1.大数据时代究竟改变了什么？
CoderBoom·2019-01-15 18:52

浅说机器学习理论

机器学习理论是该领域的分析框架，这方面的内容比较抽象，且“实用性不强”，所以常常被人忽略。这篇博客就来通俗地讲讲这些理论
kangheng·2018-12-22 14:00

sklearn 学习笔记-3 机器学习理论基础

本章主要知识点：过拟合和欠拟合的概念模型的成本及成本函数的含义评价一个模型的好坏的标准学习曲线，以及用学习曲线来对模型进行诊断通用模型优化方法其他模型评价标准##3.1过拟合和欠拟合过拟合就是模型能很好的拟合训练样本，但对新数据的预测性很差。欠拟合是指模型不能很好的拟合训练样本。且对新数据的预测的准确性也不好。随机生成20个眼本店的训练样本：%matplotlibinlineimportmatpl
duaduo·2018-11-04 19:21

机器学习和python学习之路史上吐血整理机器学习python大数据技术书从入门到进阶最全本（书籍推荐珍藏版)

不过，机器学习理论是与统计学、概率论、计算机科学、算法等方面交叉的领域，对这些技术有一个全面的数学理解对理解算法的内部工作机制、获取好的结果是有必要的。
qq_43322041·2018-10-13 12:45

机器学习理论基础

算法模型性能评估的指标和评估方法1.过拟合和欠拟合过拟合：很好地拟合训练样本，但对新数据预测准确定不好(高方差)；欠拟合：对训练样本和新数据都不能很好地拟合(高偏差)2.成本函数成本：衡量模型和训练样本符合程度的指标，拟合出来的值和真实值之间的误差平均值。成本函数J(θ)：成本和模型参数的函数关系。针对一个数据集，可有多个模型来拟合数据；针对某个模型，又需从无穷多个参数中找出一个最优参数，使得J(
0点51 胜·2018-09-30 23:04

人工智能数学模型的理论基础——线性代数

线性代数中的概念是理解机器学习理论所必需的基础知识，尤其是对那些处理深度学习算法的人而言。在刚接触机器学习时，你可以不需要掌握线性代数。但到了一定程度后，当你希望更
习正源教练·2018-09-09 15:27

《机器学习西瓜书》学习笔记——第一章_绪论整理

1.2案例血糖值的预测有无糖尿病的预测图像分类目标检测语义分割场景理解文本分类输出文本摘要翻译问答人机对话imagetotextendtoend(端到端)级自动驾驶玩赛车游戏(TORCS)机器人开门2.机器学习理论分类传统监督学习
啊噗不是阿婆主·2018-09-01 22:57

《统计学习方法》李航著 第一章读书笔记

首先，以前看机器学习理论总是单独看，分着看，觉得关联规则就是关联规则，神经网络就是神经网络。但是这本书能让我有着一种想法，就是将整个机器学习串联起来。首先什么是统计学习呢，统计学习也称作统计机器学习。
bingfeiqiji·2018-08-20 21:25

机器学习_数学基础专题

接下来推荐几本经典的数学教材，相比国内浙大版和同济版的数学教材，通俗易懂，便于初学者更好地奠定数学基础，入门机器学习理论1.微积分《普林斯顿微积分读本》2.线性代数麻省理工的《线性代数及其应用》3.概率论陈希孺院士的
Datawhale·2018-08-16 16:45

机器学习组队【计划及安排】

当然最终的目的只有一个：系统地学习机器学习理论，而不只是一个调包侠。
Datawhale·2018-08-03 18:26

机器学习组队【计划及安排】

当然最终的目的只有一个：系统地学习机器学习理论，而不只是一个调包侠。
Datawhale·2018-08-03 18:26

有必要自己实现每个机器学习算法吗？

机器学习理论更重要，懂了理论能调包调参就可以了。看了别人的回答，下面小编结
追梦程序员·2018-07-28 16:07
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