机器学习算法第28页

机器学习小结之决策树

2.3剪枝三、经典算法3.1ID33.2C4.53.3CART四、案例4.1Iris数据集鸢尾花分类4.2基于决策树的英雄联盟游戏胜负预测参考前言决策树(DecisionTrees)是一种基于树结构的机器学习算法

aabond·2023-07-24 02:01

程序员们，想进互联网大厂的看过来！

为此，我和室友重整了去年校招时的资料仓库，其中包含了机器学习算法、大厂面经、coding、算法比赛等资源。我们收获了网易、拼多多、字节、腾讯、好未来

叶琛_·2023-07-24 00:28

Spark面试题整理

Hadoop/MapReduce比较(7)Sparksection-3RDD(4)Sparksection-4RDD操作(13)Sparksection-5大数据问题(7)Sparksection-6机器学习算法

hakase_nano·2023-07-23 23:48

3. TRANSFORMS

3.TRANSFORMS数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现，因此我们使用transforms对数据进行一些操作，使其适合训练。

绝园の暴风雨·2023-07-23 08:25

林轩田机器学习基石课程笔记2 - 学习回答Yes/No

本节课将继续深入探讨机器学习问题，介绍感知机Perceptron模型，并推导课程的第一个机器学习算法：。主要的视频讲解：林轩田机器学习基石P6林轩田机器学习基石P7林轩田机器学习基石P8

Spareribs·2023-07-22 20:56

我的算法工程师成长之路

基本技能：熟练掌握C++,pythonMatlab实现之路1多读源码，多看英文论文，多动手实现，这包括2深入理解常规的深度学习机器学习算法计算机视觉算法3动手实现常见的SLAM工程，计算机视觉任务自信，

fangxu622·2023-07-22 20:12

AI作业6-误差反向传播

梯度下降梯度下降法是机器学习中常用的一种算法，它虽然不是机器学习算法本身，但是却是一种非常重要的最优化算法。它的主要作用是寻找最小值，基本思想就是一步步地接近最好的点，每一步都朝着梯度的方向优化。

seveN1foR·2023-07-22 20:27

在人工智能时代，孩子学编程有什么好处？说一个令人意外的……

在人工智能时代，孩子学编程有什么好处说一个令人意外的……首先人工智能的推动力量是机器学习算法。而“机器学习是一门研究让计算机无需专门编写程序，就能完成工作的科学”人工智能的最终竟是不需要编程？意外么？

肖不斯·2023-07-22 14:27

SPSS26中文免费版下载和安装教程

IBMSPSSStatistics简称为SPSS，是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测模型产品及解决方案，提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、来源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能

wlnh·2023-07-22 14:41

【机器学习算法】奇异值分解(SVD)

文章目录奇异值分解(SVD)1.理论部分1.1特征分解(ED)1.2奇异值分解(SVD)求解U和V求解Σ2.应用部分2.1图像压缩2.2图像数据集成分分析2.3数据降维(PCA的一种解法)Reference奇异值分解(SVD)奇异值分解(SingularValueDecomposition)是矩阵低秩分解的一种方法，在机器学习领域具有广泛的应用。它不光可以用于图像压缩，降维算法中的特征分解，还可以

helton_yan·2023-07-22 08:04

【机器学习算法】主成分分析(PCA)

主成分分析(PCA)PCA(PrincipalComponentAnalysis)是实现数据降维的一种算法。正如其名，假设有一份数据集，每条数据的维度是d，PCA通过分析这d个维度的前k个主要特征(这k个维度在原有d维特征的基础上重新构造出来，且是全新的正交特征)，将d维的数据映射到这k个主要维度上进而实现对高维数据的降维处理。PCA算法所要达到的目标是，降维后的数据所损失的信息量应该尽可能的少，

helton_yan·2023-07-22 08:03

4.8 scikit-learn中的Scaler

4.8scikit-learn中的Scaler上节讲了数据归一化，但是真正用到机器学习算法中的时候，一个注意事项就是，之前将原始数据集拆分成训练数据集和测试数据集，如果我们要用归一化后的数据集进行模型训练的话

逆风的妞妞·2023-07-21 19:35

python dlib人脸识别_python3+dlib人脸识别及情绪分析

官网对于dlib的介绍是：Dlib包含广泛的机器学习算法。所有的设计都是高度模块化的，快速执行，并且通过一个干净而现代的C++API，使用起来非常简单。它用于各种应用，包括机器人技术，嵌入式设备，手机

weixin_40003767·2023-07-21 16:35

PHP中的支持向量机算法实现原理

PHP中的支持向量机算法实现原理支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，用于进行分类和回归分析。

学习3人组·2023-07-21 06:09

ChatGPT火热之下的冷思考

作为一款基于人工智能的自然语言处理(NLP)聊天机器人程序，ChatGPT通过大量来自互联网的文本进行训练，并使用深度学习和机器学习算法来理解用户的问题并提供准确的回答。

胖头鱼不吃鱼-·2023-07-21 05:40

【徒手写机器学习算法】【投资子栏】期货协整套利的实现

【徒手写机器学习算法】【投资子栏】期货协整套利的实现写作动机很久没更【徒手写机器学习算法】这个专栏了，感觉主要是C++徒手写，加上本人代码水平也不高，看的人也不多，最近也在研究套利模型的实现，刚好之前用的期货接口也是

hanss2·2023-07-21 04:54

使用matlab里的集成树进行数据回归预测

决策树回归是一种基于树状结构的机器学习算法，它通过对训练数据进行分层次的决策来进行预测连续值的输出。MATLAB提供了一个称为RegressionTree的集成树回归器。

晓林爱学习·2023-07-21 03:28

使用matlab里的集成树进行数据分类预测

决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，它通过对训练数据进行分层次的决策来进行预测。MATLAB提供了一个称为ClassificationTree的集成树分类器。

晓林爱学习·2023-07-21 03:25

【自然语言特征工程笔记】

字典特征提取DictVectorizer介绍字典特征提取是机器学习和自然语言处理中常用的一种技术，用于将文本数据转化为可用于机器学习算法的数值特征。

武帝为此·2023-07-20 21:35

【独热编码介绍】

它将分类变量（CategoricalVariable）转换为二进制向量，以便在机器学习算法中更好地使用。1.独热编码原理独热编码是一种将离散特征转换为二进制向量的方法。

武帝为此·2023-07-20 21:05

机器学习算法分类

机器学习根据任务的不同，可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。1.无监督学习训练数据不包含任何类别信息。无监督学习里典型例子是聚类。要解决的问题是聚类问题和降维问题，聚类算法利用样本的特征，将具有相似特征的样本划分到同一类别中，不关心这个类别具体是什么，聚类典型算法有K-means算法和DBSCAN算法。降维是将样本本点通过线性和非线性变换映射到低维度空间，得到一个关于数据集紧致的低

Elseide艾思·2023-07-20 20:49

机器学习算法原理lightgbm、word2vec、cnn、lstm、textcnn、bert、transformer、随机森林、lr

文章目录1.lightgbm2.word2vec3.CNN4.LSTM5.textCNN6.BERT7.transformer8.随机森林9.lr1.lightgbm简单介绍一下ightgbm首先需要说一说GBDT，它是一种基于决策树的集成算法，它使用的集成方法是boosting，其主要思想是通过多次迭代，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前t-1棵树的预测结果与训练样本真实值的残差，最终得到一

鸡汤本汤·2023-07-20 07:57

生成式AI时代，亚马逊云科技致力推动技术的普惠，让更多企业受益

回顾AI的发展历程，从机器学习算法到深度学习和强化学习，再到今天的生成式AI，几次技术突破的背后，都有

生活博谈·2023-07-20 02:05

决策树系列(二)

预剪枝3.3.2后剪枝3.4缺点4.CART树4.1思想4.2划分标准4.3缺失值4.4剪枝策略4.5类别不平衡4.6回归树4.6.1连续值处理4.6.2预测方式5.总结1.内容介绍决策树是一个非常优秀的机器学习算法

莫杨94·2023-07-19 23:21

LandScan 数据介绍

LandScanGlobal采用结合地理空间科学、遥感技术和机器学习算法的创新方法，

cwh_rs_giser·2023-07-19 23:41

ChatGPT的应用场景和局限性，以及发展前景

ChatGPT的应用场景ChatGPT的局限性ChatGPT的发展前景总结导语作为一款基于人工智能的自然语言处理(NLP)聊天机器人程序，ChatGPT通过大量来自互联网的文本进行训练，并使用深度学习和机器学习算法来理解用户的问题并提供回答

傻啦嘿哟·2023-07-19 15:53

机器学习(十七)：实操_在Sklearn中的实现CART树的基本流程

代码下载点这里一、介绍CART（ClassificationandRegressionTrees）即分类回归树，是一种重要的机器学习算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，因此在实际应用中具有很高的灵活性

算法小陈·2023-07-19 14:15

深度学习标量、向量、矩阵、张量之间的区别与联系

**(vector)：1阶的张量，也叫矢量，1个轴，一个数组；4、**矩阵**(matrix)：2阶的张量，2个轴通常称为行和列；5、标量向量矩阵张量之间的联系：前言深度学习的表现之所以能够超过传统的机器学习算法离不开神经网络

chainbees·2023-07-19 13:30

信息熵与信息增益在决策树生成中的使用

决策树是机器学习算法的一种，它主要对给定数据集合根据相关属性生成一个类似树结构的一种决策机制。生成树结构，其实可以很随便，只要根据特征值的分支做分叉，把所有的特征遍历完成，这棵树就是一颗决策树。

luffy5459·2023-07-19 12:26

探索 Scikit-learn：Python 机器学习初级篇

Scikit-learn是Python中最著名的机器学习库之一，它提供了大量实用的机器学习算法以及相关的工具，可以方便我们进行数据挖掘和数据分析。

青春不朽512·2023-07-19 10:44

【深度学习】数据标注的常识

有了这种数据，机器学习算法可以识别人脸、检测物体、对图像进行分类并以其他方式分析数

无水先生·2023-07-19 06:48

近期学习机器学习算法任务

1.最大似然估计2.最大后验概率3.vetribe算法4.HMM前后向算法5.EM算法贝叶斯混合高斯模型

周周_hey·2023-07-19 06:39

ETL的未来发展趋势：人工智能和自动化的影响

利用机器学习算法和自然语言处理技术，ETL工具可以自动识别和纠正

苛子·2023-07-18 16:23

写给前端工程师的Dart教程(3)：类的基础与命名构造函数

愤怒的小青春·2023-07-18 15:11

机器学习算法（九）：神经网络（neural networks，NN）

目录1什么是神经网络1.1神经元模型1.2感知机1.3多层神经网络1.4为什么要使用神经网络2神经网络目标函数2.1交叉熵代价函数（二分类交叉熵解决多分类问题）2.2交叉熵代价函数（多分类交叉熵）+softmax函数2.3均方误差3神经网络优化算法（误差逆传播算法，BP）3.1前向传播3.2使用交叉熵代价函数（二分类交叉熵形式）反向传播3.2.1反向传播3.2.2’误差’的计算3.2.3反向传播的

意念回复·2023-07-18 12:22

支持向量机（SVM）的超参数调整 C 和 Gamma 参数

作者：CSDN@_养乐多_支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种广泛应用的监督式机器学习算法。它主要用于分类任务，但也适用于回归任务。

_养乐多_·2023-07-18 07:58

python sklearn机器学习入门之logistic

记录一下使用sklearn做逻辑回归的一些代码，避免忘掉使用到的库主要是matplotlib.pyplot(用来画图),numpy(做一些数组和矩阵运算),sklearn(用来做机器学习的算法库包括了基本全部的机器学习算法呢

子龙爱弹琴·2023-07-18 02:17

花书第五章笔记

[TOC]第五章机器学习基础机器学习基础掌握机器学习的基本知识和基础原理机器学习基础[p87-p142]5.1学习算法机器学习算法：Mitchell(1997)提供了一个简洁的定义：“对于某类任务和性能度量

CrazyWolf_081c·2023-07-18 01:16

对分类型变量，进行编码处理——pd.get_dummies()、LabelEncoder()、oneHotEncoder()

在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的

夏天的技术博客·2023-07-18 00:46

《机器学习算法的数学解析与Python实现》读书笔记：第11章集成学习方法

目录第11章集成学习方法11.1集成学习方法：三个臭皮匠赛过诸葛亮11.1.1集成学习方法与经典机器学习算法的关系11.1.2集成学习的主要思想11.1.3几种集成结构11.2集成学习方法的具体实现方式

非文的NLP修炼笔记·2023-07-17 23:03

深入浅出KNN算法（一）介绍篇

一.KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法

大数据_zzzzMing·2023-07-17 18:04

数据预处理—数据归一化/标准化

因为我们平时用到的数据往往不是在同一度量标准下的，比如年龄、收入、体重、房间平米等，虽然都是数值型数据，但却不能进行一些类似线性、距离方面的运算，因此把数据转化为统一标准是非常重要的，下面列出了需要数据归一化的机器学习算法

入锅的小麻圆·2023-07-17 16:44

深度学习神经网络

神经网络算法是一种基于人工神经网络的机器学习算法。它的灵感来源于生物神经系统，能够通过学习大量数据来识别模式和关系，并进行分类、回归、聚类等任务。

薛定谔的猫1992·2023-07-17 15:34

机器学习算法---K近邻算法

K近邻算法1.K-近邻算法简介1.1什么是K-近邻算法根据你的“邻居”来推断出你的类别KNearestNeighbor算法⼜叫KNN算法，这个算法是机器学习⾥⾯⼀个⽐较经典的算法，总体来说KNN算法是相对⽐较容易理解的算法如果⼀个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别。1.1.1距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，⼜叫欧式距

小玩偶啊·2023-07-17 12:12

机器学习-分类算法-K-近邻算法06

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

gemoumou·2023-07-17 12:11

机器学习算法--K近邻（KNN）

K近邻（KNN）算法1、K-近邻算法k近邻算法是一种基本分类和回归方法。当对数据的分布只有很少或者没有任何先验知识时，K近邻算法是一个不错的选择。K近邻算法有三要素：k值的选择、距离度量和分类决策规则K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。（这就类似于现实生活中少数服从多数的思想）如上

愤怒的potato·2023-07-17 12:10

Python-XGBoost算法中绘制AUC-ROC曲线图

简单记录一下auc-roc的思想：利用机器学习算法处理分类问题时，主要是通过测试样本产生的实值与预测概率来解决问题。随后将预测值与阈值进行比较。

小张奔小康·2023-07-17 10:19

[量化学院]监督式机器学习算法的应用：择时

导语：《MachineLearningforStockPriceForecasting》是AliEl-Shayeb撰写的机器学习系列文章，本文主要介绍其第二部分内容——《监督式机器学习算法的应用》，并将其思想和代码应用在中国股票市场

BigQuant·2023-07-17 07:08

详细介绍matlab使用支持向量机（SVM）预测股票市场趋势的实例

支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，被广泛应用于股票市场趋势预测。本实例将介绍如何使用SVM来预测股票市场的涨跌趋势，并提供一个MATLAB代码示例。

weishaoonly·2023-07-17 06:48

多输入多输出回归模型（Multiple Input - Multiple Output）

大家所熟悉的机器学习算法的回归结果通常就是一个变量，而最近项目中遇到一个问题，希望利用多输入变量预测多输出变量，也就是multipleinput-multipleoutput。

巴顿庄园·2023-07-17 03:34

推荐频道

机器学习算法