07 2020 档案

摘要：课程介绍 本课程探讨现代人工智能基础上的概念和算法，深入探讨游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术的思想。通过实践项目，学生在将图形搜索算法、分类、优化、强化学习以及其他人工智能和机器学习的主题融入到他们自己的Python程序中，从而获得图形搜索算法、分类、优化和强化学习背后的理论知识。课程结束时，学生 阅读全文

摘要：数据预处理 数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。 常用的方法有两种： 最大 - 最小规范化：对原始数据进行线性变换，将数据映射到[0,1]区间 Z-Score标准化 阅读全文

摘要：机器学习入门：极度舒适的GBDT拆解 本文旨用小例子+可视化的方式拆解GBDT原理中的每个步骤，使大家可以彻底理解GBDT Boosting→Gradient Boosting Boosting是集成学习的一种基分类器（弱分类器）生成方式，核心思想是通过迭代生成了一系列的学习器，给误差率低的学习器高 阅读全文