05 2023 档案
摘要：决策树(Decision Tree)是为数不多存活下来的机器学习算法之一，因其良好的性能和可解释性，被广泛应用于生产和生活当中。 1、决策树初体验 图1是一个女方是否决定相亲的决策树示例，通过年龄、长相、收入、职业四个维度进行决策判断，媒人同时介绍了两个男方，男方一：25岁、中等相貌、中等收入、IT
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摘要：第一课、AI导论 (已更) 第二课、机器学习导论(已更) 第三课、特征工程(已更) 第四课、KNN最近邻算法(已更) 第五课、朴素贝叶斯算法(已更) 第六课、决策树(已更) 第七课、随机森林(已更) 第八课、常用机器学习算法性能对比(已更) 第九课、SVD分解(已更) 第十课、PCA降维(已更) 第
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摘要：朴素贝叶斯算法是机器学习中目前一个还在使用的算法，其依托于贝叶斯公式的概率计算，可用于NLP等分类任务。朴素贝叶斯算法的朴素，是因为其有2个较强或较主观的前提假设： 样本间的特征(属性)是相互独立的 样本特征(属性)取值服从高斯(正态)分布 由于自然界的数据分布五花八门，给定一个数据集，但其服从什么
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摘要：中国有句俗语“近朱者赤，近墨者黑”，这句话非常精准地点出了KNN最近邻算法的精髓。 1、算法思想 KNN算法在分类任务和回归任务上有稍许不同，但主流程是相同的，下面分别阐述。 1）分类任务 对于某个待分类点P，先找出距离P点最近的N个邻居，然后使用投票的方式统计出P点对应的分类，即统计这N个邻居分属
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摘要：AI领域的大神们Bengio和Lecun等人在《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》论文中划定了AI模型的玩耍范式，如下图所示，无论任何模型，在做分类或回归前，都必须有一个数据特征提取(Feature Extraction)
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摘要：机器学习是AI的一个研究分支，有别于专家系统等基于规则的老式AI。 机器学习分为传统基于统计学算法的机器学习和基于神经网络的深度学习，传统的机器学习算法基本已经没有优化的空间，几十年前到现在基本没变过，但由于其对数学要求比较高，一般需要博士生来研究优化机器学习算法，而深度学习正处于探索发展的阶段，也
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摘要：随着互联网的兴起和硬件的不断升级，为AI提供海量数据和高性能计算硬件的支持，助推AI进入了新的黄金发展期，并在很多领域实现了AI技术的应用落地，比如：人脸识别、自动驾驶、语音识别、智能客服、物体检测、机器翻译和图像生成等。 1、AI是什么？ AI技术是一门数据科学，通过挖掘数据中的规律，来预测未来的
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