（Artificial intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是一个笼统而宽泛的概念，人工智能的最终目标是使计算机能够模拟人的思维方式和行为。...
”图解机器学习“ 的搜索结果
每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕，觉得无从下手。确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的LiHui的这篇博客，讲述了...
上图为大家熟悉的机器学习建模流程图，整个建模流程非常重要的一步，是对于数据的预处理和特征工程，它很大程度决定了最后建模效果的好坏。特征工程简介首先我们来了解一下『特征工程』。事实上大家在ShowMeAI的实战...
预测结果是这五张照片分别显示数字2、2、0、9、5(标签2)，它们前三个数2、2、0都小于等于4(标签1第一类)，第四个数9大于等于7(标签1第二类)，而第五个数5在4和7之间(标签1第三类)。』，即五大元估计器（集成功能的...
1.什么是机器学习 1.1学习的种类 一、监督学习： 监督学习，是指有求知欲的学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错提示、告知最终答案的学习过程。 典型任务：预测数值型数据的回归、预测分类标签的分类、预测...
《图解机器学习》_ai_
标签： ai
描述了什么是机器学习，以及机器学习的应用场景
本文覆盖机器学习常见知识要点，包括机器学习流程、算法分类（监督学习、无监督学习、强化学习）、依托的问题场景（分类、回归、聚类、降维）、机器学习模型评估与选择等。
图解机器学习算法matlab实现完整源码（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 图解机器学习算法matlab实现完整源码...
机器学习 机器学习使计算机能够从研究数据和统计信息中学习。 机器学习是迈向人工智能（AI）方向的其中一步。 机器学习是一种程序，可以分析数据并学习预测结果。 从何处开始？ 在本教程中，我们将回到数学并研究...
1、资源内容：基于Matlab实现图解机器学习书中所有算法（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、...
GBDT是一种迭代的决策树算法，将决策树与集成思想进行了有效的结合。本文讲解GBDT算法的Boosting核心思想、训练过程、优缺点、与随机森林的对比、以及Python代码实现。
这一切的发生，主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。 传统的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。 这篇文章将对常用算法做常识性的介绍，没有代码，也没有复杂的...
XGBoost一个非常强大的Boosting算法工具包，本文讲解XGBoost的算法原理和工程实现，包括监督学习、回归树、集成、Gradient Boosting详细步骤，以及XGBoost的并行列块涉及、缓存访问等工程优化知识。
图解机器学习算法.docx
PCA（主成分分析）可以在对数据完成降维「压缩」的同时，尽量减少信息损失。本文讲解PCA算法的原理、步骤与Python代码实践，并讲解PCA的必要数学基础知识——基变换、方差、协方差等。
机器学习 深度学习 pytorch tensorflow
1. 监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念 2. 机器学习中用到的各种模型 3. 和连续函数的近似问题相对应的各种回归算法 1. 最小二乘学习法 2. 由最
本篇内容是ShowMeAI组织的「图解机器学习算法」系列教程入口，本教程尽量以生动可视化的方式，帮助大家理解机器学习的核心知识和重要的系列模型，并配以相关的代码实现帮助大家了解应用方法。（对机器学习实战感兴趣...
绪论什么是机器学习学习的种类：监督学习、无监督学习、强化学习主要流派：产生式分类、判别式分类、频率派、贝叶斯派学习模型线性模型:乘法模型、加法模型核模型：层级模
Matlab系列--《图解机器学习》全书包含的matlab代码以及python实现
matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接运行！ matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接运行！ matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以...
算法公式挺费神，机器学习太伤人。任何一个刚入门机器学习的人都会被...但其实，如果有通俗易懂的图解，理解机器学习的原理就会非常容易。本文整理了一篇博客文章的内容，读者可根据这些图理解看似高深的机器学习算法。
LightGBM是GBDT的进化版本，在效率、内存、准确率方面表现优秀。本文讲解LightGBM的动机、优缺点及优化点、决策树算法及生长策略、类别性特征支持、并行支持与优化等重要知识点。
在AI场景下，我们同样需要定量的数值化指标，来指导我们更好地应用模型对数据进行学习和建模。本文讲解模型评估的一般流程，以及分类评估指标、回归评估指标的计算方式和适用场景。
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