机器学习算法人工智能深度学习

认真的聊一聊决策树和随机森林

随机森林是一种简单又实用的机器学习算法。“随机“表示2种随机性，即每棵树的训练样本、训练特征随机选取。
叶琛_·2023-03-13 15:32

人工智能AI技术培训班哪家好？需要注意哪些？

人工智能培训有市场就有需求大家也许发现了，自从阿尔法狗战胜了围棋大师李世石之后，市面上就开始涌现出了大量的人工智能深度学习培训班。当然，我们在这里说的人工
烤箱侠·2023-03-13 10:04

机器学习算法——K-近邻算法（代码实现手写数字识别）

0、引言，K-近邻算法是一种非常有效的分类算法，它非常有效且易于掌握。原理：K-近邻算法通过计算不同样本之间的距离来分类物品。使用前，我们需要有一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知到样本集中每一数据与其所述分类的对应关系。输入没有标签的新数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中
零壹博弈·2023-03-13 07:57

《机器学习算法的数学解析与Python实现》读书笔记：第10章 神经网络分类算法

目录第10章神经网络分类算法10.1用神经网络解决分类问题10.1.1神经元的“内心世界”10.1.2从神经元看分类问题10.1.3神经网络的“细胞”：人工神经元10.1.4构成网络的魔力10.1.5神经网络与深度学习10.2神经网络分类的算法原理10.2.1神经网络分类算法的基本思路10.2.2神经网络分类算法的数学解析10.2.3神经网络分类算法的具体步骤10.3在Python中使用神经网络分
非文的NLP修炼笔记·2023-03-13 07:26

【10个适合新手的人工智能项目 - 03】手写数字识别

使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。
誰不重要·2023-03-13 07:35

【学习笔记】神经网络的基本原理

概念描述神经网络是一种重要的机器学习算法，可以用于分类、聚类等多种任务。与其他传统算法不同，神经网络回归得到的模型是一个黑盒子，没有显式的公式或代数表达，但是凭借其复杂的结构，学习效果往往更优。
redtro95·2023-03-13 07:03

【10个适合新手的人工智能项目 - 02】手写数字识别：使用Python和机器学习算法，编写一个手写数字识别程序，能够识别手写数字图像并将其转换为数字。

为了编写一个手写数字识别程序，我们需要使用Python编程语言和一些机器学习算法。在这个项目中，我们将使用深度学习神经网络模型，它被广泛应用于图像识别任务。
誰不重要·2023-03-13 07:28

小样本学习——概念、原理与方法简介

参考论文地址：https://arxiv.org/pdf/2009.02653.pdf简要说明：Few-shotlearning(FSL)含义：得到从少量样本中学习和概括的能力人工智能与人类智能的区别人工智能：机器学习算法需要成千上万个有监督样本来保证模型的
墨染青clothing·2023-03-12 16:44

TaskTwo-20190304

中文分词根据实现原理和特点，主要分为基于词典分词算法和基于统计的机器学习算法。我们主要讨论基于词典分词算法的方法：正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向匹配分词法。
XIN_fc5e·2023-03-12 13:57

4S法应用实践--成为问题解决行家

他们宣称，有了海量的大数据和智能的机器学习算法，没有什么问题对人工智能来说是解决不了的。有的人也同意这一预测，但又害怕这一天的到来会给人类造成毁灭性的灾难。我们对这一观点持反对意见，不管它
ZhaoWu1050·2023-03-12 05:42

4.5 超参数

4.5超参数超参数就是指在运行机器学习算法之前，需要指定的参数。模型参数：算法过程中学习的参数。KNN算法没有模型参数，k是典型的超参数。调参一般说的就是超参数如何寻找到一个好的超参数呢？
逆风的妞妞·2023-03-12 04:51

读书笔记之终极算法

在近10年的时间里，机器学习算法这项技术的发展取得突破性进展，改变了众多行业，已经深入到我们生活的方方面面，起着不可或缺的作用。
cmissy·2023-03-11 18:53

蜡炬教育：机器学习的12条核心知识

机器学习算法可以通过概括示例来确定如何执行重要任务。在手动编程不是这样的情况下，这通常是可行且成本有效的。随着更多数据的出现，可以解决更加雄心勃勃的问题。因此，机器学习被广泛应用于计算机真诚等领域。
程序_人生·2023-03-11 08:46

DataWhale第23期组队集成学习-Task7

基本思想是选择所有机器学习算法当中输出最多的那个类。这可以帮助我们提高模型的泛化能力，减少模型的错误率。举个例子:在航空航
DreamStar_w·2023-03-11 07:35

构建机器学习算法

构建机器学习算法构建机器学习算法是有套路的：特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。数据集比较好理解，没有
我是任玉琢·2023-03-11 05:01

跟我一起学scikit-learn15：K-近邻算法

KNN（K-NearestNeighbor，K-近邻算法）算法是一种有监督的机器学习算法，可以解决分类问题，也可以解决回归问题。
金字塔下的小蜗牛·2023-03-10 22:03

正负样本不均衡的解决办法

与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。
weixin_30640291·2023-03-10 07:01

无需手动编码的XGBoost中的分类特征

无需手动编码的XGBoost中的分类特征XGBoost是一种基于梯度提升的基于决策树的集成机器学习算法。然而，直到最近，它还没有原生支持分类数据。在将分类特征用于训练或推理之前，必须对其进行手动编码。
扫地的小何尚·2023-03-09 13:08

机器学习概念、步骤、分类和实践

人工智能的核心是机器学习(MachineLearning)算法，自2006年以来，在机器学习领域，以深度学习(DeepLerning)为代表的机器学习算法取得了突破性的进展，在2017年AlphaGo大战围棋冠军李世石后这一技术加速走向市场
公众号:肉眼品世界·2023-03-09 07:50

关于逻辑回归（Logistic regression）模型的简单思考

关于逻辑回归（Logisticregression）模型的简单思考Tags：机器学习算法Logisticregression(LR)模型是一种分类算法，它将特征空间映射成一种可能性，本文将从以下几方面解释逻辑回归模型
wgdzz·2023-02-27 19:06

【机器学习】朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯（NaiveBayes）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。由于朴素贝叶斯计算联合概率，所以朴素贝叶斯模型属于生成式模型。
DonngZH·2023-02-25 08:25

K-近邻算法详解(含算法样例代码实现)

一、引言近邻算法,也叫最近邻算法，1968年由和提出，是机器学习算法中比较成熟的算法之一。近邻算法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。
wake D·2023-02-25 07:26

赠书 | 图解机器学习算法，看这文就够了！

机器学习指的是计算机根据给定的问题、课题或环境进行学习，并利用学习结果解决问题或课题等的一整套机制（图1-1）。图1-1分类的示意图与机器学习共同成为热门话题的还有人工智能和深度学习。这里梳理一下它们之间的关系（图1-2）。人工智能的含义很广泛，是一个综合性系统。机器学习是实现人工智能的一种方法。也就是说，机器学习并非实现人工智能的唯一方法，但是近年来人工智能的研究一般使用机器学习。实现人工智能的
AI科技大本营·2023-02-24 11:20

机器学习算法： AdaBoost 详解

1.集成学习概述1.1.定义集成学习（Ensemblelearning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器。弱分类器（WeakClassifier）指的就是那些分类准确率只比随机猜测略好一点的分类器，而强分类器（StrongClassifier）的分类准确率会高很多。这里的"强"&"弱"是相对的。某些书中也会把弱分类器称为“基分类器”。目前集成学习算法的流派主要有两种：ba
·2023-02-22 22:34

基于OpenCV的人脸、视频、文字检测以及识别的项目（三 人脸轮廓+化妆）

1.安装face_recognition这个face_recognition是一个很简单的人脸识别库，是在dlib框架（包含机器学习算法和工具的现代化工具包）上做的整合第一步安装这俩pipinstallCmakepipinstallboost
·2023-02-22 20:30

基于OpenCV的人脸、视频、文字检测以及识别的项目（三 人脸轮廓+化妆）

1.安装face_recognition这个face_recognition是一个很简单的人脸识别库，是在dlib框架（包含机器学习算法和工具的现代化工具包）上做的整合第一步安装这俩pipinstallCmakepipinstallboost
·2023-02-21 16:30

Python机器学习入门笔记（3）—— 线性回归

LinearRegression()APISGDRegressorAPILinearRegression()和SGDRegressor对比过拟合与欠拟合岭回归应用场景线性回归算法简述线性回归是一种基本的机器学习算法
陈子青 - See·2023-02-21 10:02

从资源弹性到数据弹性，乾象如何将云上量化研究效率提升 40%？

他们通过深度融合和改进机器学习算法，并将其应用于信噪比极低的金融数据中，为投资人创造长期可持续的回报。
·2023-02-20 17:45

机器学习-集成学习XGBoost

前言XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题，例如分类、回归和排名。
·2023-02-20 12:18

艺术类AI频繁出现，会让艺术家失去工作还是价值

大概是因为目前很多的人工智能深度学习应用都出在研究所实验室的原因，艺术类AI出现的似乎不少。比如绘画艺术方向的AI，有生成图像的AI，有油画AI，有简画AI，现在又有草图AI了。
机智客·2023-02-19 06:15

机器学习之旅---用K近邻算法归类豆瓣文章

选择一个经典、容易理解的机器学习算法---K近邻算法来热身，我将用K近邻算法来做一个常见的应用，给豆瓣文章分类。现在开始：1.1场景image.png想象自己是这幅图中的绿色圆圈，我是谁？我是什么？
Caesar_6953·2023-02-18 00:08

入行机器学习算法，其实就是顺应时代发展

90年代初为什么没有“蹦极”从高处一跃而下的happy，这事情不可能发生在90年代的娱乐花费中，除了自己是在想不开。为什么？因为不顺应时代发展需要，有很多地方温饱都还没有解决。那个年代什么顺应时代了呢，海尔冰箱、美的、格力格兰仕等等，所以他们发展到了今天！顺应很重要，其实就是“选择”你知道吗？2017年薪资最高的十个职位中，过半为AI类岗位。你知道吗？过去几年格外吃香的PHP、.Net、iOS等职
智慧海畅vx_hczh100·2023-02-17 20:35

机器学习基本概念总结

机器学习的本质属于应用统计学，其更多地关注如何用计算机统计地估计复杂函数，而不太关注为这些函数提供置信区间，大部分机器学习算法可以分成监督学习和无监督学习两类；通过组合不同的算法部分，例如优化算法、代价函数
嵌入式视觉·2023-02-17 19:48

K-近邻算法（K-NN）

K-NearestNeighbor作为一种没有显式训练和学习过程的分类和回归算法，k近邻在众多有监督机器学习算法中算是一种比较独特的方法。
dingtom·2023-02-17 16:54

数据预处理——数据无量纲化（归一化、标准化）

在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求
酒酿小圆子～·2023-02-17 16:09

一文读懂特征工程

特征工程（featureengineering）：利用领域知识和现有数据，创造出新的特征，用于机器学习算法；可以手动（manual）或自动（automated）。
rowcolumn·2023-02-17 11:06

机器学习算法优缺点对比及选择（汇总篇）

作者：杜博亚知乎专栏机器学习知识点作者本文知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46831267本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。
数智物语·2023-02-17 07:16

AI实战入门(二)：机器学习开发流程

04机器学习开发流程4.1获取数据4.2处理数据4.3特征工程（将数据处理成可以被算法使用的数据）4.4机器学习算法训练-模型4.5模型评估4.6应用老麦在这整理提供一些在线下载的数据集，可快速入门机器学习
老麦叨逼叨·2023-02-17 05:32

机器学习——模型训练基础原理

1.测试数据引入和特征提取2.数据清洗和数据转换3.哑编码和词袋法4.模型构建和模型训练实现步骤5.机器学习算法分类6.监督学习算法归类7.非监督学习算法归类8.全监督学习算法归类9.半监督学习算法归类
田超凡·2023-02-16 21:02

周志华《机器学习》笔记（二）——第2章 模型评估与选择

2、用测试误差评估泛化误差（常用于定量评估）3、用偏差和方差评估泛化误差（常用于定性评估）4、模型选择5、从机器学习算法设计的角度理解看西瓜书第2章的时候感觉有些不条理，遂按照自己的思路梳理了一遍。
不会写代码的牛马·2023-02-16 21:25

机器学习-决策树

前言决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。
·2023-02-16 20:26

00- 机器学习算法汇总 (算法)

一句话概括：聚类：无监督学习，学习结果将产生几个集合，集合中的元素彼此相似；分类(class)：有监督学习，学习结果将产生几个函数，通过函数划分为几个集合，数据对象是离散值；回归(regression)：有监督学习，学习结果将产生几个函数，通过函数产生连续的结果，数据对象是连续值；集成算法有三种（bagging，Boosting，Stacking）,常见集成算法:随机森林（RandomForest
处女座_三月·2023-02-16 20:43

关于机器学习方面的名词解释

方便自己以后查看机器学习是一种实现人工智能的方法机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据，从中学习，然后对真实世界中的时间做出决策和预测机器学习使用大量的数据来‘训练’，通过各种算法从数据中学习如何完成任务从学习方法上来分，机器学习算法可以分为
洛水卿卿·2023-02-07 11:27

人工智能深度学习

机器学习需要通过建立模型进行自我学习，那么学习方法有哪些呢？本篇来给大家介绍一下机器学习中的深度学习。如果还不了解什么是机器学习的，先浏览下这篇内容：机器学习是什么？详解机器学习概念_程序媛珂珂的博客-CSDN博客什么是深度学习？深度学习是目前关注度很高的一类算法，深度学习(DeepLearning，DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种
程序媛珂珂·2023-02-07 11:56

机器学习相关名词解释【学习笔记】

深度学习（DL）：是机器学习领域中一个新的研究方向，是一个复杂的机器学习算法，是学习样本数据内在瑰丽和表示层次；学习过程获得的信息对文字、声音和图像等数据的解释有很大的帮助最终目标：是让机器能像人一样具有分析学习能力
learning-striving·2023-02-07 11:26

机器学习-梯度下降法2

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。
jiangjiane·2023-02-07 11:08

机器学习之决策树算法（1）

决策树算法是一种有监督的机器学习算法，它的结构类似于流程图的树状结构。由节点和有向图组成，节点分为叶子节点和内部节点。叶子节点代表样本的类别，内部节点表示一个特征或者属性。
z小猫不吃鱼·2023-02-07 10:16

【第一章】机器学习概述

分类回归传统监督学习算法非监督学习(UnsupervisedLearning)无监督学习算法半监督学习(Semi-supervisedLearning)强化学习(ReinforcementLearning)机器学习算法的研究过程特征提取
暖焱·2023-02-07 09:22

线性回归大家族

回归算法源于统计学理论，它可能是机器学习算法中产生最早的算法之一，其在现实中的应用非常广泛，包括使用其他经济指标预测股票市场指数，根据喷射流的
Garcia-zhang·2023-02-07 08:52

传统算法与神经网络算法,神经网络是机器算法吗

输入给程序，以及程序自行学习到的规律，就是机器学习算法。这个程序就是一个机器学习的系统。
ai智能网络·2023-02-07 08:31
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