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机器学习
机器学习(07)——岭回归算法实战
摘要:1. 回归算法概念 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。 回归算法通过对特征数据的计算,从数据中寻找规律,找出数据与规律之间的因果关系,并根据其关系预测后续发展变化的规律以及结果。 常
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2020-03-10 11:38
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机器学习(06)——K近邻算法实战
摘要:学习机器学习算法,最难的不是算法及公式推导的学习,因为这些很多都是成熟的现成的,有代码例子可以直接使用。最难的是将算法应用到实际的项目当中。 1. 算法概念 K最近邻(k-Nearest Neighbor,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。该方法的思路是:在
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2020-03-10 11:26
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机器学习(05)——主要概念理解
摘要:机器学习的专业术语非常多,不需要一开始理解所有的专业术语,这些术语会随着对机器学习的深入,会慢慢理解,水到渠成。 不过在学习的过程中,有一些概念必须要了解,有助于后续的学习与理解,需要了解的核心概念有:监督学习、无监督学习、模型、策略、算法等。 监督学习 监督学习,指的是学习的数据与后续测试的数据,
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2020-01-08 19:41
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机器学习(04)——常用专业术语
摘要:对于机器学习的常用专业术语,我们在开始学习之前,最好大概的看一两次,简单了解一些常识和术语,有了基本了解后,对于后续学习会有很大的帮助。 原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/glossary A 对于机器学习的常用专业术语,我们在开
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2020-01-07 19:53
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机器学习(03)——技术栈
摘要:(这幅图来自https://github.com/apachecn/ai-roadmap/tree/master/ds-metromap) 从图中可以看到,想要成为一名资深的数据科学家,需要掌握的知识非常多,不过只是入门机器学习,并不需要所有东西都要会,都精通的话就是专家了。 通过这幅图,我们可以大
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2020-01-07 09:38
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机器学习(02)——学习资料链接
摘要:以下是我学习机器学习过程中的部分学习资料,当然除些之外还有更多的文章和视频,实际看了后觉得好多内容都太难,自己目前的数学基础很难理解里面讲解的内容。另外,资料太多反而影响学习效率,很多内容都是重复的,海量的书籍、视频与文章,最终只能作为收藏的一部分,永久的沉睡在云盘里,只能作为心理安慰而已,感觉像是
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2020-01-04 15:31
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机器学习(01)——机器学习简介
摘要:最近在研究机器学习,随手将学习的过程记录下来,方面自己的学习与回顾 1. 机器学习是什么? 最近在研究机器学习,随手将学习的过程记录下来,方面自己的学习与回顾 1. 机器学习是什么? 机器学习(Machine Learning,ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能
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2020-01-04 08:57
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