机器学习算法人工智能深度学习第26页

数据分类机器学习算法（支持向量机 | 朴素贝叶斯 | 逻辑回归 | 决策树 | 神经网络）

分类分类算法是机器学习技术，用于预测输入数据属于哪个类别。他们是有监督的学习任务，这意味着他们需要标记的训练示例。案例根据症状，实验室结果和历史诊断预测临床诊断使用索赔金额，药物易感性，疾病和提供者等数据预测医疗保健索赔是否为欺诈以下是用于预测分类结果的最常用算法的介绍：支持向量机，朴素贝叶斯，逻辑回归，决策树和神经网络支持向量机如果在n维空间（其中n是要素数量）中绘制数据，则支持向量机（SVM）

亚图跨际·2023-08-08 05:08

02、Learning to Answer Yes/No

RoadMap机器学习算法A会看资料D和假设集合H，然后在H里面选一个g。现在我们来看机器是如何处理是非题。（二分类）Whathypothesiscanweuse?

Takkum·2023-08-08 04:05

新算法下的补单系统平台，模式讲解

1.新算法的应用机器学习算法分析历史订单数据，常见的异常识别，异常情况相应操作。数据分析算法监控订单状态，异常情况反馈。自然语言处理算法解析客户留言、投诉和反馈等文本信息，提取关键信息，匹配订单数据。

大东-byi8761·2023-08-07 21:11

Matlab实现支持向量机算法（附上多个完整仿真源码）

支持向量机是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在Matlab中使用支持向量机，可以方便地构建和训练模型，并进行预测和评估。

YOLO数据集工作室·2023-08-07 20:46

Matlab实现决策树算法（附上多个完整仿真源码）

决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现决策树算法。

YOLO数据集工作室·2023-08-07 20:45

机器学习特征工程——类别相关统计特征

阅读鱼佬《机器学习算法竞赛实战》4.3节记录，主要记录如何对类别相关统计特征进行目标编码机器学习难以识别复杂模式，尤其是不同特征间交互信息，因此需要根据直觉或业务理解构建特征。

STUffT·2023-08-07 10:39

每天五分钟机器学习:梯度下降算法和正规方程的比较

本文重点梯度下降算法和正规方程是两种常用的机器学习算法，用于求解线性回归问题。它们各自有一些优点和缺点，下面将分别对它们进行详细的讨论。

幻风_huanfeng·2023-08-07 08:40

05-机器学习_（协同过滤推荐算法与应用）---没用

okbin1991·2023-08-07 00:44

python主成分对变量的贡献率_（数据科学学习手札20）主成分分析原理推导&Python自编函数实现...

主成分分析(principalcomponentanalysis,简称PCA)是一种经典且简单的机器学习算法，其主要目的是用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，期望能将现有的众多相关性很高的变量转化为彼此互相独立的变量

weixin_39614109·2023-08-06 14:16

机器学习算法学习-多层感知机与后向传播算法（MLP、BP）

1.算法多层感知机（MLP）和后向传播算法（BP）是神经网络的入门算法，是复杂的神经网络的基本构架，也就是神经层搭建与反向传播计算系数这两步。很多人不把MLP当神经网络，也有很多人把BP误当做一种神经网络，事实上BP只是一种求解神经网络的算法，而不是一种单独的神经网络类别。1.1感知机与激活函数其实在介绍支持向量机和逻辑回归的时候，我们就已经接触过感知机的概念了。感知机接收多个输入信号，输出一个信

Kiroro·2023-08-06 12:20

Python实现决策树算法：完整源码逐行解析

决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用来解决分类和回归问题。决策树的优点是易于理解和解释，可以处理数值和类别数据，可以处理缺失值和异常值，可以进行特征选择和剪枝等操作。

高垚淼·2023-08-06 06:06

深度学习极限学习机在数据回归预测中的PSO-DELM算法改进及其基于MATLAB的实现

深度学习极限学习机在数据回归预测中的PSO-DELM算法改进及其基于MATLAB的实现引言：深度学习极限学习机（DeepExtremeLearningMachine,DELM）是一种有效的机器学习算法，

code_welike·2023-08-06 05:36

人工智能之数学（概率方面）

我们经常使用的统计机器学习算法，或者是神经网络模型中，数学作为最基础的根基，融合了高等数学中的微分学、概率、线性代数、凸优化等方面，每一个方面深入后都是有很多的益处，但是本着先实用，在进行学习的原则。

aidh123·2023-08-05 14:57

Python 数据挖掘与机器学习

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。

xiao5kou4chang6kai4·2023-08-05 13:10

值得探寻的javascripr技术点

下面是一些机器学习算法，基于这些算法可以使用本文中列出的不同JavaScript框架来模型训练：简单的线性回归多变量线性回归逻辑回归朴素贝叶斯k最近

天as痕·2023-08-05 07:52

深度学习基础01-深度学习简介

它是一种模仿人脑神经元之间信息传递和学习的过程的机器学习算法。深度学习的核心思想是通过构建多层神经网络来学习从输入到输出的复杂映射关系，从而实现各种智能任务。深度学习的"深度"指的是神经网络的层数。

玩转AI·2023-08-04 20:44

机器学习基础08-模型选择02-分类算法矩阵（基于Pima 数据集）

算法评估矩阵（AlgorithmEvaluationMetrics）用于评估机器学习算法在特定任务上的性能。不同的任务可能会使用不同的评估矩阵，因为每个任务的优劣衡量标准都不同。

玩转AI·2023-08-04 20:43

机器学习05-数据准备(利用 scikit-learn基于Pima Indian数据集作数据预处理)

机器学习的数据准备是指在将数据用于机器学习算法之前，对原始数据进行预处理、清洗和转换的过程。

玩转AI·2023-08-04 20:12

数字新时代，创造新未来 - 数字人

它们可以通过人工智能技术和机器学习算法来模拟和处理信息、进行推理和决策，并与人类进行交互。数字人可以在各个领域发挥作用，例如在客户服务中提供自动化支持、在教育中提供个性化学习、在娱乐中提供虚拟角色等。

派可数据BI可视化·2023-08-04 17:16

量子机器学习

量子机器学习(QML)是结合量子计算和机器学习的交叉领域，旨在利用量子计算的优势来改进机器学习算法的性能。

diannao720·2023-08-04 14:19

2、机器学习系统搭建流程

一、机器学习系统搭建流程原始数据文本图像语音数据预处理特征工程（向量/矩阵）建模预测备注：机器学习系统中，端到端的学习（Endtoendlearning）二、机器学习算法：监督学习(Supervised

波罗的海de夏天·2023-08-04 03:25

机器学习算法之决策树（decision tree）

1决策树算法介绍决策树(DecisionTree,又称为判定树)算法是机器学习中常见的一类算法，是一种以树结构形式表达的预测分析模型。决策树属于监督学习（Supervisedlearning），根据处理数据类型的不同，决策树又为分类决策树与回归决策树。最早的的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出，Hunt算法是许多决策树算法的基础，包括ID3、C4.5和CART等。1.1决策树原理决策树的主

智慧医疗探索者·2023-08-03 02:02

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）

1朴素贝叶斯算法介绍朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。

智慧医疗探索者·2023-08-03 02:32

机器学习之支持向量机（SVM）

1支持向量机介绍支持向量机（supportvectormachine，SVM）是有监督学习中最有影响力的机器学习算法之一，该算法的诞生可追溯至上世纪60年代，前苏联学者Vapnik在解决模式识别问题时提出这种算法模型

智慧医疗探索者·2023-08-03 02:32

机器学习十大经典算法

机器学习算法是计算机科学和人工智能领域的关键组成部分，它们用于从数据中学习模式并作出预测或做出决策。

智慧医疗探索者·2023-08-03 02:31

机器学习算法----KNN K邻近 (K值的选择) (学习笔记)

文章目录KNN简介算法原理K值选择距离的计算学习参考今天整理一下KNN的笔记，这个算法比较简单，没什么太多的东西。我刚才看到一个视频教程，里面的老师说KNN是一个聚类算法，我疑惑了一秒，然后出去确认了一下他讲错了，KNN是分类算法，分类和聚类在数据上都是有本质区别的，可以在我整理聚类的那篇学习笔记里看到聚类和分类的区别。各种聚类笔记支持向量机SVM笔记决策树与随机森林笔记KNN简介KNN的全称是K

深度不学习！！·2023-08-03 02:25

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（b）

5、测试算法：验证分类器机器学习算法一个很重要的工作就是评估算法的正确率，通常我们只提供已有数据的90%作为训练样本来训练分类器，而使用其余的10%数据去测试分类器，检测分类器的正确率。

公子曼步·2023-08-02 16:07

时序预测工具库（Prophet）介绍+代码

时序预测工具库（Prophet）一、Prophet简介二、Prophet适用场景三、Prophet算法的输入输出四、Prophet算法原理五、与机器学习算法的对比六、代码6.1依赖安装6.2预测demo6.3

SeafyLiang·2023-08-02 15:48

【NLP概念源和流】 04-过度到RNN（第 4/20 部分）

大多数机器学习算法可以直接应用于分类和回归任务的词嵌入，因为向量的长度是固定的。在这篇博客中，我们将尝试查看帮助我们使用2种名为CBOW和Skip-Gram的流行方法实现Word

无水先生·2023-08-02 14:03

R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法

机器学习涉及的理论和方法繁多，编程相当复杂，一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一，由此诞生了Python，R，SAS，STAT等语言辅助机器学习算法的实现。

Mr.靳靳477302280·2023-08-02 14:52

【R语言因果推断】0-1：因果推断概述

高校统计学硕士在读如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏✨本文收录于【R语言数据科学】本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括：R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现

JOJO数据科学·2023-08-02 14:48

2023年第四届“华数杯”数学建模思路 - 案例：感知机原理剖析及实现

type=blog一、感知机的直观理解感知机应该属于机器学习算法中最简单的一种算法，其原理可以看下图：比如说我们有一个坐标轴（图中的黑色线），横的为x1轴，竖的x2轴。

m0_71450098·2023-08-02 05:20

解读随机森林的决策树：揭示模型背后的奥秘

一、引言随机森林[1]是一种强大的机器学习算法，在许多领域都取得了显著的成功。它由多个决策树组成，而决策树则是构建随机森林的基本组件之一。

笑不语·2023-08-01 12:33

Datawhale--AI夏令营学习笔记（二）--NLP方向

在上一个笔记中，使用的是文本特征提取方法+传统机器学习算法进行文本分类任务，现在我将使用预训练模型Bert来处理该任务。

Nobitaxi·2023-08-01 10:19

阿里用户序列建模MIMN

PracticeonLongSequentialUserBehaviorModelingforClick-ThroughRatePrediction摘要对于序列建模，实践了机器学习算法与在线服务协同设计的

巴拉巴拉朵·2023-07-31 14:57

【吃瓜教程】(4) | 决策树：机器学习中的智慧导航，解码数据的奇迹之树！

决策树基于树结构进行分类和决策从逻辑角度，一堆ifelse语句的组合从几何角度，根据某种准则划分特征空间最终目的是为了把样本分的越来越纯用机器学习算法根据最有可能的特征进行划分，如果分类不纯可以继续按照其他特征来划分

湫喃·2023-07-31 12:36

来一波基于干细胞指数的生信分析思路吧！

我们使用一种创新的一类逻辑回归机器学习算法来提取源自非转化多能干细胞及其分化后代的转录组和表观遗传特征集，建立干细胞指数模型，评估肿瘤干细

vegene·2023-07-30 23:45

人工智能-Dlib+Python实现人脸识别（人脸检测以及68点特征提取）

Dlib是一个现代的C++工具包，包含机器学习算法和工具，用于在C++中创建复杂的软件来解决实际问题。它广泛应用于工业界和学术界，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。

人工智能研究所·2023-07-30 12:57

认认真真推荐几个机器学习和Python类的公众号

机器学习算法那些事一个百度人的技术提升之路，为您提供一系列计算机视觉，自然语言处理和推荐系统等高质量技术文章，让您的碎片化时间最大价值化。同时会不定期分享精品免费视频和资源，让您的技术之路不再

轮子厂长·2023-07-29 09:35

使用SVM模型完成分类任务

SVM，即支持向量机（SupportVectorMachine），是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归分析。

taoli-qiao·2023-07-29 07:02

有监督深度学习算法简介！

有监督深度学习算法的类型深度学习算法的5大应用深度学习的定义深度学习是机器学习算法的一个子集，它使用多层神经网络来处理数据和对大量数据进行计算。深度学习算法的工作原理基于人脑的功能和工作原理。

TYboy123·2023-07-29 04:22

谷歌Bard(ChatGPT的竞品)申请方法详解

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，科大讯飞比赛第三名，CCF比赛第四名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2023-07-29 04:49

机器学习(二)逻辑斯特回归

逻辑斯特回归逻辑斯特回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。

林墨40·2023-07-29 04:35

OceanMind海睿思助力南京钢铁基于数字化审计为核心的全域风控管理

双方将依托OceanMind海睿思提供业内领先的大数据平台和丰富的审计行业经验，积极利用先进的人工智能技术，结合大数据分析和机器学习算法，探索智能化审计模型新思路，持续增加风控模型的覆盖范围，不断深入发现隐藏的风险问题

海睿思·2023-07-29 03:43

经典机器学习算法的极简实现（Python+NumPy）

大三的时候曾花两个星期学习了几个经典的机器学习算法，学习方法主要是白天参考《统计学习方法》推导公式，晚上利用公式编写实现。

木亦有知·2023-07-29 02:44

机器学习算法实现（基于numpy）

《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记，记录一下自己的学习过程，详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。这篇博客是将笔者边学边刷《机器学习公式推导与代码实现》的模型跟代码记录下来，部分地方结合自己的思考对原作者的代码有一定的改动，这些博客主要是动手去实现一些模型，感受机器学习各个模型能解决的问题以及收敛后的效果，所以对相关理论没有过于深入。一.监督学习模型chapter3-对数几率回归logistic

Jiawen9·2023-07-29 00:22

【AI底层逻辑】——篇章5（下）：机器学习算法之聚类&降维&时间序列

续上：目录4、聚类5、降维6、时间序列三、无完美算法往期精彩：4、聚类聚类即把相似的东西归在一起，与分类不同的是，聚类要处理的是没有标签的数据集，它根据样本数据的分布特性自动进行归类。人在认知是事物时倾向于简化，虽然世界上不存在完全相同的个体，但是却不影响对它们进行归类，大脑用抽取共性的方式使得我们快速记忆不同的事物。聚类是典型的无监督学习算法，基本思路都是利用每个数据样本所表示的向量之间的“距离

柯宝最帅·2023-07-28 15:30

制定机器学习规划路线：从入门到专业

文章目录第一阶段：入门基础了解机器学习概念学习编程和数学基础探索经典机器学习算法完成实践项目第二阶段：深入学习掌握深度学习基础学习深度学习框架探索最新研究进展完成高级项目第三阶段：专业实践深入研究特定领域参与开源项目或竞赛深度优化和调优关注伦理问题和社会影响结论第一阶段

小馒头学python·2023-07-28 13:14

无线物联网ESP32技术应用，机器学习算法运行，智能无线WiFi芯片模组

用户使用Arduino框架和EdgeImpulse平台，只需添加几行代码，即可在ESP32上运行强大的机器学习算法。

飞睿科技·2023-07-27 21:45

AI产品经理必修——揭开算法的面纱（决策树算法）

什么是决策树一图表示决策树所有的机器学习算法中，决策树应该是最友好的了。它呢，在整个运行机制上可以很容易地被翻译成人们

rosy_dawn_f742·2023-07-27 18:05

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