机器学习算法人工智能深度学习第15页

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第五节-了解多层前馈网络)

让我们了解反向传播网络(BPN)中的误差是如何计算的以及权重是如何更新的。考虑下图中的以下网络。反向传播网络（BPN）上图中的网络是一个简单的多层前馈网络或反向传播网络。它包含三层，输入层有两个神经元x1和x2，隐藏层有两个神经元z1和z2，输出层有一个神经元yin。现在让我们写下每个神经元的权重和偏差向量。注：权重是随机取的。输入层：i/p–[x1x2]=[01]这里，由于它是输入层，因此仅存在

geeks老师·2023-11-08 22:19

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)

本文旨在从头开始实现深度神经网络。我们将实现一个深度神经网络，其中包含一个具有四个单元的隐藏层和一个输出层。实施将从头开始，并实施以下步骤。算法：1.可视化输入数据2.确定权重和偏置矩阵的形状3.初始化矩阵、要使用的函数4.前向传播方法的实现5.实施成本计算6.反向传播和优化7.预测和可视化输出模型架构：模型架构如下图所示，其中隐藏层使用双曲正切作为激活函数，而输出层（即分类问题）使用sigmoi

geeks老师·2023-11-08 22:19

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第二节-ANN 和 BNN 的区别)

在本文中，我们将了解单层感知器及其使用TensorFlow库在Python中的实现。神经网络的工作方式与我们的生物神经元的工作方式相同。生物神经元的结构生物神经元具有三个基本功能接收外部信号。处理信号并增强是否需要发送信息。将信号传递给目标细胞，目标细胞可以是另一个神经元或腺体。同样，神经网络也能发挥作用。机器学习中的神经网络什么是单层感知器？它是最古老且最早引入的神经网络之一。它是由弗兰克·罗森

geeks老师·2023-11-08 22:42

支持向量机分类入门实用指南

支持向量机(SVM)是一种流行的机器学习算法，广泛用于分类问题(也可以用于回归分析)。虽然SVM是比神经网络更容易使用。

u012507022·2023-11-08 21:24

计算机毕业论文内容参考|基于spingboot的金融投资顾问推荐系统

奶糖肥晨·2023-11-08 15:27

AWK语言第二版 3.2啤酒评级

数据来自Kaggle，一个用于试验机器学习算法的网站。你可以通过链接https://www.kaggle.com/datasets/rdoume/beerreviews找到原文件；我

十八年后又是一条好汉·2023-11-08 13:45

机器学习算法分类

根据数据集不同，可以吧机器学习算法分为：监督学习无监督学习半监督学习强化学习1、监督学习●定义:输入数据是由输入特征值和目标值所组成。

nousefully·2023-11-08 11:48

解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、决策树2.1优点2.2缺点三、随机森林四、NaiveBayes（朴素贝叶斯）五、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-11-08 10:50

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

来源：机器学习实验室机器学习Author：louwillMachineLearningLab本文总共涉及了26种机器学习模型与算法，几乎涵盖了全部主流的机器学习算法。

Python数据之道·2023-11-08 07:02

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢，需要用到的数据量巨大，耗费资源多，而且数据集越大，它的效率越低，随机梯度下降的范围太广，无法确定而且具有随机性，最后得出小批量梯度下降具有更实用的可用性，它的范围可确定且因为只取一

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

人工智能：技术进步与未来趋势

通过训练数据，机器学习算法可以自动识别模式并进行预

a谷雨c·2023-11-08 04:06

机器学习中使用的独热编码

独热编码（One-HotEncoding）是一种常用的特征编码方法，主要用于将离散特征转换为连续特征，以便机器学习算法能够更好地处理。

qq_46542335·2023-11-08 00:28

独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的数据预处理技术，用于将分类变量转换为机器学习算法可以处理的数值形式

独热编码（One-HotEncoding）是一种常用的数据预处理技术，用于将分类变量转换为机器学习算法可以处理的数值形式。

星光璀璨技术之心·2023-11-08 00:58

第三章:人工智能深度学习教程-人工智能与机器学习与深度学习之间的区别

人工智能基本上是通过一组规则（算法）将人类智能融入机器的机制。人工智能是两个词的组合：“人工”是指由人类或非自然物体制造的东西，“智能”是指相应地理解或思考的能力。另一个定义可能是“人工智能基本上是训练机器（计算机）模仿人脑及其思维能力的研究”。人工智能侧重于3个主要方面（技能）：学习、推理和自我纠正，以获得尽可能最大的效率。机器学习：机器学习基本上是一种研究/过程，它使系统（计算机）能够通过其拥

geeks老师·2023-11-07 20:42

第二章:人工智能深度学习教程-深度学习简介

深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个分支。它能够学习数据中的复杂模式和关系。在深度学习中，我们不需要显式地对所有内容进行编程。近年来，由于处理能力的进步和大型数据集的可用性，它变得越来越流行。因为它基于人工神经网络（ANN），也称为深度神经网络（DNN）。这些神经网络的灵感来自于人脑生物神经元的结构和功能，它们旨在从大量数据中学习。深度学习是机器学习的一个子领域，涉及使用神经网络来建模和解决

geeks老师·2023-11-07 20:03

第七章《搞懂算法:线性回归是怎么回事》笔记

线性回归算法是机器学习算法中最简单的一类，线性回归算法主要用于连续值的预测问题。7.1什么是线性回归这种刻画了不同变量之间关系的模型叫作回归模型，如果这个模型是线性的，则为线性回归模型。

Mamong·2023-11-07 13:19

【微表情分析领域常用术语（方法）介绍】

泛化能力：泛化能力(generalizationability)是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。

sssusan537·2023-11-07 10:53

机器学习算法学习二：多元线性回归

多元线性回归能用office07发布简直是太好了，这下子省了很多事。1、多元线性回归模型假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数，称为多元线性回归模型。即(1.1)其中为被解释变量，为个解释变量，为个未知参数，为随机误差项。被解释变量的期望值与解释变量的线性方程为：(1.2)称为多元总体线性回归方程，简称总体回归方程。对于组观测值，其方程组形式为：(1.3)即其矩阵形

Mojoooo·2023-11-07 05:24

为机器学习算法准备数据（Machine Learning 研习之八）

您发现了一些数据怪癖，您可能希望在将数据提供给机器学习算法之前对其进行清理，并且发现了属性之间有趣的相关性，特别是与目标属性之间的相关性。

甄齐才·2023-11-07 04:34

机器学习中常见的最优化算法_最常见的机器学习算法

机器学习中常见的最优化算法Hereyouwilllearnaboutlistofmachinelearningalgorithmsforbeginners.在这里，您将了解初学者的机器学习算法列表。

culing2941·2023-11-06 19:43

python 知乎 sklearn_sklearn：Python语言开发的通用机器学习库

sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。

weixin_39723678·2023-11-06 17:29

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（SKlearn）

SKlearn包含许多目前最常见的机器学习算法，例如分类、回归、聚类、数据降维，数据预

七层楼的疯子·2023-11-06 17:55

合成数据对于机器学习模型至关重要

机器学习算法彻底改变了我们处理和分析数据的方式，在从医疗诊断到自动驾驶汽车等领域取得了突破。然而，为了有效地训练这些模型，需要大量高质量的数据。

ygtu2018·2023-11-06 15:24

机器学习算法——集成学习

Chercheer·2023-11-06 06:58

为什么要对数据做中心化和标准化处理？

在回归问题和一些机器学习算法中，以及训练神经网络的过程中，通常需要对原始数据进行中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction）处理和标准化（Standardization或者Normalization

weixin_34138377·2023-11-06 04:59

Matlab函数——mapminmax

2.提高算法性能：某些数据建模或机器学习算法在处理数据时，对数据的范围敏感。使用mapm

七七喝椰奶·2023-11-06 02:03

Python 数据挖掘与机器学习技术应用

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

Yolo566Q·2023-11-06 02:59

Python 数据挖掘与机器学习实践技术应用

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

天青色等烟雨..·2023-11-06 02:55

AI人工智能在金融行业都有哪些应用场景？

2.自动化交易：AI可以通过机器学习算法，预测市场走势和交易价格，从而帮助投资者进行自动交易。这样一来，投

AI测评社·2023-11-05 17:23

【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART（非常详细）

本文为转载，原文链接【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART（非常详细）-阿泽的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法

Jarkata·2023-11-05 14:51

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

文章目录1、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类2、线性回归算法2.1线性回归的假设是什么？2.2如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3如何处理线性回归中的异常值？

春人.·2023-11-05 11:45

Python机器学习算法入门教程

这一结果的实现，要得益于机器学习算法（MachineLearningAlgorithms），它提供了一整套解决问题的方案

别致的SmallSix·2023-11-05 11:01

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

接着Python机器学习算法入门教程（第一部分），继续展开描述。

别致的SmallSix·2023-11-05 11:57

python机器学习——决策树

决策树是一种基于树结构的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过对数据的特征进行

EchoToMe·2023-11-05 09:35

基础课18——智能客服系统架构

2.软件设施：包括操作系统、数据库管理系统、自然语言处理(NLP)工具和机器学习算法等，这些是构建智能客服系统不可或缺的软件元素。

AI 智能服务·2023-11-05 09:24

机器学习算法基础-day03-线性回归

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算法基础-day035.回归算法5.1回归算法-线性回归分析5.1.1线性模型5.1.2损失函数(误差大小)5.1.3最小二乘法之正规方程

weixin_47049321·2023-11-04 23:45

机器学习各种算法以及开发具体流程+API具体实例+案例的实现

2、非监督学习：特征值1000个样本】机器学习算法的分类：1监督学习（预测）重点//分类：k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归，神经网络（目标是离散型）（样本属于哪一个类别）//大多数算法应用非常

evanwusi·2023-11-04 23:14

揭秘阿里云WAF背后神秘的AI智能防御体系

同时，各种机器学习算法和模型也被不断提出和应用在WAF等安全产品中，以期望解决这些风险。然而这些算法大多都以监督学习为主，通过标注的正负样本数据，

Ta oo·2023-11-04 14:13

逻辑回归公式推导

它是经典的二分类算法机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单的还是用简单的。逻辑回归的决策边界：可以是非线性的。

Daily_Note·2023-11-04 13:20

决策树算法的实现

决策树是一种机器学习算法，它类似于人脑思考问题的过程。我们可以通过问一系列的问题来逐步缩小答案的范围，最终得到最终的答案。

人工智能教学实践·2023-11-04 11:49

决策树算法

决策树算法是一种用于分类和回归问题的机器学习算法。它通过构建树形结构来进行决策，每个内部节点代表一个特征或属性，每个叶子节点代表一个类别或值。

人工智能教学实践·2023-11-04 11:16

第2篇机器学习基础 —（3）机器学习库之Scikit-Learn

Scikit-Learn（简称Sklearn）是Python的第三方模块，它是机器学习领域当中知名的Python模块之一，它对常用的机器学习算法进行了封装，包括回归（Regression）、降维（DimensionalityReduction

小哥谈·2023-11-04 11:13

基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能电影推荐系统——机器学习算法应用(含python、JavaScript工程源码)+MovieLens数据集（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm环境数据库相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言前段时间，博主分享过关于一篇使用协同过滤算法进行智能电影推荐系统的博文《基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集》，有读者反映该项目有点复杂，于是我决定再给大家分享

小胡说人工智能·2023-11-04 09:27

基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能电影推荐系统——机器学习算法应用(含python、JavaScript工程源码)+MovieLens数据集（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据爬取及处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言前段时间，博主分享过关于一篇使用协同过滤算法进行智能电影推荐系统的博文《基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集》，有读者反映该项目有点复杂，于是我决定再给大家分享个使用机器学习

小胡说人工智能·2023-11-04 09:54

【西瓜书+花书】速通

参考：BV1qY4y187Ff第一部分：机器学习回归算法1.机器学习概述数据挖掘：大规模机器学习算法去计算用户情况计算机视觉：无人驾驶汽车推荐算法……预测样本->特征抽取（转换成计算机能够理解的数据，重要

NN今夜无眠·2023-11-04 03:53

深入理解XGboost

XGBoostAuthor：Miracle8070From：AI蜗牛车1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法

文文学霸·2023-11-04 03:19

【机器学习】几种常用的机器学习调参方法

超参数（Hyperparameters）在机器学习算法中需要人为设定，它们不能直接从训练数据中学习得出。与之对应的是模型参数（ModelParameters），它们是模型内部学习得来的参数。

TwcatL_tree·2023-11-04 01:15

天津重点大数据培训大数据培训的三个重要内容

大数据的行业前景大数据培训所涉及的就业岗位有数据工程师、数据仓库工程师、数据分析师、大数据架构师、机器学习算法工程师等。除这些外，大数据领域中还涉及到其他职位，

qq_38453958·2023-11-03 23:57

集成学习原理

一、集成学习的概述集成学习(ensemblelearning)本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。

小小orange·2023-11-03 16:49

机器学习考试复习

文章目录绪论机器学习能干什么机器学习的发展神经网络发展有三次高峰手写字符识别国际象棋总结机器学习算法分类学习路线LinearRegression问题和模型模型表示损失函数符号表示优化损失函数解析式求导什么时候

三三三三三三外·2023-11-03 14:19

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