机器学习算法第11页

机器学习算法---回归

1.线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一个线性方程来预测连续响应变量。线性回归假设特征和响应变量之间存在线性关系，并通过最小化误差的平方和来优化模型。优点：简单、直观，易于理解和实现。缺点：对异常值敏感，假设线性关系，可能无法适应非线性数据。应用场景：金融预测、商品价格预测、房价估计等。2.岭回归（RidgeRegression）原理：在线性回归的基础上加入L2正则化项。这

数据科学知识库·2023-12-15 18:19

机器学习算法应用场景与评价指标

机器学习算法（一）——分类机器学习算法（二）——回归机器学习算法（三）——异常检测一、应用场景机器学习的算法选择大部分依赖于具体的问题类型和数据特征。

数据科学知识库·2023-12-15 18:18

欧睿 × 和鲸：联合打造 AI 中台赋能企业数字化转型，大幅提升模型产品研发效率

近年来，在泛零售及快消行业，由于市场格局越发瞬息万变、消费场景愈加错综复杂，以机器学习算法、人工智能模型代替纯人脑人工完成商品计划、运营、供应链管理已逐渐成为主流。

ModelWhale·2023-12-15 14:46

机器学习应用 | 使用 MATLAB 进行异常检测（上）

异常检测任务，指的是检测偏离期望行为的事件或模式，可以是简单地检测数值型数据中，是否存在远超出正常取值范围的离群值，也可以是借助相对复杂的机器学习算法识别数据中隐藏的异常模式。

叁苏言·2023-12-15 04:16

深度学习—1.认识深度学习

模拟人脑分辨过程；（2）机器学习通过手动特征提取图像特征、设计算法区别特征，最后进行分类，给数据让机器自己学习去进行分辨，但在手动特征提取过程中工程庞大，逻辑复杂非常耗时，依恋经验；（3）深度学习是一种高效的机器学习算法

变瘦的鹏少·2023-12-14 20:52

机器学习算法（9）——集成技术（Bagging——随机森林分类器和回归）

机器学习算法(8)——决策树算法在本文中，

无水先生·2023-12-14 16:43

GEE机器学习——利用分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）土地分类分析

分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）方法分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）是一种常用的机器学习算法

此星光明·2023-12-14 13:42

玩转大数据9：机器学习在大数据分析中的应用

训练数据是机器学习算法的基础，由带有标签的数据组成，

沛沛老爹·2023-12-06 23:36

机器学习算法学习-普通线性回归、岭回归与lasso回归

1.算法1.1从最简单的普通线性回归谈起Q：已知一维特征空间中的一系列样本点{(xi,yi),i=1,2,3...n}，注意这里是一维特征空间，虽然可以在二维平面上画出来，在学习机器学习的时候，一定要跳脱出笛卡尔空间坐标系的束缚。我们希望找到一个一次函数y=ax来描述这一组样本点的模型，如何求a呢？推广到k维特征空间就是{(Xi,yi),i=1,2,3...n,Xi=(xi1,xi2...xik)

Kiroro·2023-12-06 16:15

TensorFlow 常用代码

TensorFlow支持多种机器学习算法，包括深度学习算法，如卷积神经网络和循环神经网络。它也可以用于其他类型的数值计算任务。TensorFlow可以在多种硬件和操作系统上运行，

小楼先森·2023-12-06 09:58

人脸识别系列（一）：dlib安装和使用

Dlib是较流行的人脸识别的开源库，使用c++编写，里面包含了许多的机器学习算法，在python中也可以使用。

qq_492448446·2023-12-06 05:08

机器学习在缺陷检测中的实际效果与应用案例

通过使用机器学习算法，我们能够训练模型来自动检测产品或过程中的缺陷，从而提高生产效率，降低人工检测成本，并且改进产品质量。

matlabgoodboy·2023-12-06 00:14

机器学习算法工程师

职位要求1、扎实的数学功底和分析技能，精通计算机视觉中的数学方法；高等数学(微积分)、线性代数（矩阵论）、随机过程、概率论、摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等；2、具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识；对图像特征、机器学习有深刻认识与理解；3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法；常见的图像处理算法，包括增强、分割、复原

prolrj2015·2023-12-05 23:48

一文讲透Python机器学习决策树算法的基本概念与原理

1.决策树算法的基本特点与优势决策树算法是一种有监督、非参数、简单、高效的机器学习算法。

数据科学作家·2023-12-05 20:15

基础课16——FAQ 问答引擎

这种引擎利用自然语言处理技术和机器学习算法来理解用户的问题，并从预先定义的常见问题列表中匹配最佳答案。

AI 智能服务·2023-12-05 18:18

深度探索大数据分析：挖掘价值与洞察力

分布式计算框架2.2数据存储与管理2.3大数据处理与分析工具3.数据采集与清洗3.1数据源的多样性3.2数据采集工具与技术3.3数据清洗与预处理的重要性4.数据挖掘与模型建立4.1数据挖掘的基本概念4.2机器学习算法在大数据环境中的应用

theskylife·2023-12-05 17:39

大数据项目——基于Django协同过滤算法的房源可视化分析推荐系统的设计与实现

这个系统结合了大数据爬虫、机器学习算法、数据分析和数据可视化技术，旨在提供对房屋信息的全面分析和个性化推荐。系统的前端采用了HTML、CSS和JavaScript技

星川皆无恙·2023-12-05 07:30

人工智能算法

人工智能算法包括以下几类：机器学习算法：这些算法利用数据和统计技术让计算机学习并改善其性能，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

利用机器学习模型完成时间序列预测

本文采用机器学习算法，如线性回归、随机森林等，完成时间序列预测，预测效果也比较好。

Great_smile·2023-12-05 05:24

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

分类算法是最为常用的机器学习算法之一，属于监督学习算法。KNN分类（K-

七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

k中心点聚类算法伪代码_第十三篇：K-Means 聚类算法原理分析与代码实现

前言在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。所谓监督学习，就是有训练过程的学习。再确切点，就是有"分类标签集"的学习。现在开始，将进入到非监督学习领域。从经典的聚类问题展开讨论。

杨姓美少年·2023-12-05 05:03

线性代数在数据科学中的十个强大应用

线性代数是我们所熟知的所用强大机器学习算法的背后核心，同样是数据科学家技能的重要组

城市中迷途小书童·2023-12-04 23:52

人脸识别(dlib版)-1 dlib 安装及基础使用

Dlib是一个C++工具库，包含机器学习算法，图像处理，网络及一些工具类库。在工业界，学术界都得到广泛使用。接下来的几篇文章中，我将会分享dlib库在人脸识别中的应用。

riverlcn·2023-12-04 16:10

决策树详解

决策树详解决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过一系列规则对数据进行分割，以达到最佳的分类效果。

h52013141·2023-12-04 15:33

40从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --深度学习在目标检测中的应用：R-CNN

R-CNN在传统的目标检测方法中，我们使用滑动窗口标记目标的位置、使用人工设计的特征和机器学习算法进行分类，此类方法虽然可以基本达到实时性的要求但是其缺点也比较明显。

Jachin111·2023-12-04 14:38

数策指今纸巾宝受邀成为2019云栖大会独家厕所按需供纸合作伙伴！

使用基于LBS和基于人物画像的复合精准投放平台，通过机器学习算法，深度挖掘线下人群的流量价值，创造丰厚商业回报。通过大数据、人工智能、物联网等技术，对公共区域用纸场景进行

尔玊·2023-12-04 12:46

维基百科文章爬虫和聚类：高级聚类和可视化

我的NLP项目下载、处理和应用维基百科文章上的机器学习算法。在我的上一篇文章中，KMeans聚类应用于一组大约300篇维基百科文章。

无水先生·2023-12-04 12:20

举例说明自然语言处理（NLP）技术。

情感分析：使用机器学习算法对文本进行分析，以确定该文本的情感倾向（正面、负面或中立）。该技术可用于社交媒体监控、客户反馈分析等。命名实体识别：从文本中识

微语早读·2023-12-04 11:14

西瓜书-第1章-绪论

任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好。奥卡姆剃刀：若有多个假设和观察一致，则选最简单的一个。只有在特定情况下，学习算法才有优劣之分。符号学习：如决策树，能产生明确的概念表示。

路飞的纯白世界·2023-12-04 04:14

总结几个简单好用的Python人脸识别算法

1.HoG人脸检测该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸。传统机器学习算法的特点是人工构造特征，然后将构造好的特征送入模型训练。该算法用HoG提取图片中人脸特

Python程序员小泉·2023-12-03 23:05

使用NumPy和scikit-learn进行数据分析与机器学习

在处理大规模数据集和实现复杂的机器学习算法时，NumPy和scikit-learn成为了Python中最常用的工具库之一。

XadxShapes·2023-12-03 21:40

Python机器学习入门 -- 支持向量机学习笔记

支持向量机简介二、支持向量机的数学原理1.距离解算2.目标函数3.约束下的优化求解4.软间隔优化5.核函数变换三、Python实现支持向量机1.惩罚力度对比2.高斯核函数3.非线性SVM总结前言大部分传统的机器学习算法都可以实现分类任务

szu_ljm·2023-12-03 19:48

用K近邻（KNN）机器学习算法进行股票走势预测-Python

什么是K近邻（KNN）K近邻(KNN，K-NearestNeighbors)是最简单的机器学习算法之一，可用于回归和分类。KNN是一种“惰性”学习算法，从技术上讲，它不训练模型来进行预测。

橙子的工具箱·2023-12-03 11:46

机器学习算法-蒸馏学习

姓名：陈婷学号：19021210968转载：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1598625949059208402&wfr=spider&for=pc【嵌牛导读】深度学习作为当今人工智能领域皇冠上最璀璨的明珠，如果要想将其推向工业级的应用，则往往需要可望而不可及的强大算力！而这种算力则是由价格高昂的硬件、庞大而复杂的分布式计算环境、精妙高效的算法作为支撑的。由于基

音味_2fa4·2023-12-03 10:06

如何基于gensim和Sklearn实现文本矢量化

大家利用机器学习或深度学习开展文本分类或关联性分析之前，由于计算机只能分析数值型数据，而人类所熟悉的自然语言文字，机器学习算法是一窍不通的，因此需要将大类的文本及前后关系进行设计，并将其转换为数值化表示

一马平川的大草原·2023-12-03 05:10

【情感提取+情感计算+词频统计】python情感分析

它通过使用机器学习算法和自然语言处理技术来自动分析文本中的情感，从而帮助人们更好地理解文本的情感含义。本文以某译本new_

敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:24

ground truth 在深度学习任务中代表的是什么意思？

它是机器学习算法的参考标准，用于衡量模型的性的和判断模型的准确性，本文将介绍“groundtruth”在深度学习中的应用。

JJxiao24·2023-12-03 02:51

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

ldxxxxll·2023-12-02 21:46

人工智能学习3(特征变换)

概念1.特征类型特征的类型：“离散型”和“连续型”机器学习算法对特征的类型是有要求的，不是任意类型的特征都可以随意放入任何算法中。通过特征变换后，数据的可解释性得到提高。

yyuanse·2023-12-02 15:44

米贸搜|如何设置 Facebook 转换 API + 事件重复数据删除

如果Facebook像素实现正确，它将向FB机器学习算法提供相关信息。FBML将使用像素数据向最有可能转化的人展示您的广告。

mimaosoulily·2023-12-02 15:15

线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法，有何不同？

在数据挖掘与建模领域，线性回归算法是一种较为基础的机器学习算法，其基本思想是将响应变量（因变量、被解释变量）和特征变量（自变量、解释变量、因子、协变量）描述成线性关系。

数据科学作家·2023-12-02 02:14

Matlab实现简单图形的识别

我们将使用Matlab的图像处理工具箱来处理和分析图像，并使用机器学习算法来训练和识别不同的图形。首先，让我们明确一下我们要实现的目标。我们将专注于识别三种简单的图形：圆形、三角形和矩形。

程序员拓荒·2023-12-01 23:46

【量子机器学习】量子机器学习的介绍

在这个新兴领域中，量子神经网络（QNN）是一个备受关注的算法，与传统的经典机器学习算法有着明显的不同。

gezigezao·2023-12-01 14:11

用Python实现流行机器学习算法

该库包含在Python中实现的流行机器学习算法的示例，其中包含数学背后的解释。每个算法都有交互式JupyterNotebook演示，允许您使用训练数据，算法配置，并立即在浏览器中查看结果，图表和预测。

妄心xyx·2023-12-01 11:57

机器学习算法-线性回归

什么是回归？从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。线性回归是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。一元线性回归：只包括一个自变量（x1）和一个因变量（y1），且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。公式：y=w0+w1x1多元线性回归：如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关

zhaoweiwei369·2023-12-01 06:01

如何理解attention中的Q,K,V？

来源：机器学习算法与自然语言处理本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了应该如何理解attention中的query,key,value。

数据派THU·2023-11-30 23:58

计算机视觉：使用dlib实现人脸检测

1.1核心特性多样的机器学习算法：Dlib包含丰富的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树等。这些算法广泛应用于分类、回归和聚

智慧医疗探索者·2023-11-30 21:31

一、大数据与机器学习-概述-笔记

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。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。

火蓝棋·2023-11-30 15:53

高效翻译工具GPT插件的使用教程

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，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。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·2023-11-30 12:08

本地部署GPT的实战方案