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探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求,用好 ChatGPT,先行于未来。作为一个人工智能大语言模型,...解释机器学习算法:ChatGPT 可以解释不同的机器学习算法,例如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络等等。
1、什么是机器学习?简述机器学习的一般过程。 2、简述K折交叉验证与留一法的基本思想及其特点。 3、简述什么是欠拟合和过拟合、产生的原因以及如何解决。 4、简述线性回归与逻辑回归的区别。 5、简述剪枝的目的...
1、请简述人工智能和机器学习,深度学习的关系? 机器学习是人工智能的核心,是人工智能的一个分支。 人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集,机器学习是人工...
【学习笔记】吴恩达机器学习 | 汇总 | 已完结!!!
特征缩放 一、为什么要特征数据缩放? 有特征的取值范围变化大,影响到其他的特征取值范围较小的,那么,根据欧氏距离公式,整个距离将被取值范围较大的那个特征所主导。 为避免发生这种情况,一般对各个特征...
机器学习是目前行业的一个创新且重要的领域。今天,给大家介绍机器学习中的10种常见的算法,希望可以帮助大家适应机器学习的世界。 1、线性回归 线性回归(Linear Regression)是目前机器学习算法中最流行的一种,线性...
机器学习是一种让计算机能够通过经验和数据自我改进的技术。在机器学习中,计算机通过对训练数据的分析和学习,可以自动地发现数据中的规律和模式,并根据这些规律和模式进行预测和决策。
或者说传统的机器学习有什么问题。老师讲解的时候一带而过,什么维度灾难啊之类的,可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白,于是Google了一下,发现一篇很棒的科普文,这里翻译一下,...
三分钟了解机器学习的基本概念- 1、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 2、什么是机器学习? 3、机器学习的常见问题之 过拟合 4、如何克服过拟合? 5、机器学习的类型 6、分类和回归
K-means算法是一种常用的聚类算法,用于将数据集划分成k个不重叠的簇。其主要思想是通过迭代的方式将样本点划分到不同的簇中,使得同一簇内的样本点相似度较高,不同簇之间的相似度较低。
专栏【机器学习】 【机器学习】《机器学习实战》读书笔记及代码 总目录 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/99701256 ————————————————————————————————————...
机器学习的应用范围非常广泛,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、广告推荐、金融风控等。深度学习的应用也非常广泛,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、智能问答、自动驾驶、游戏智能等。深度...
1.什么是机器学习? 为了实现人工智能,专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为,以获得知识与技能。是通过以往的经验,即数据,学习数据内部的逻辑,并将学到的逻辑应用在新数据上,进行预测。它是人工智能的...
Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然的就想到了 Python,虽...
通俗理解线性回归 回归分析 什么是回归分析呢?这是一个来自统计学的概念。回归分析是指一种预测性的建模技术,主要是研究自变量和因变量的关系。通常使用线/曲线来拟合数据点,然后研究如何使曲线到数据点的距离...
机器学习项目实战系列 机器学习预测股价 目录 机器学习项目实战系列 机器学习预测股价 一、概述 二、分析数据 1.导入 2.数据导入 3.分析股票尾市数据 4.构建模型 5.测试模型 6.展示预测结果 一、概述 ...
机器学习实战 机器学习三把斧 1.数据清洗 1.1缺失值的处理 某一列的特征缺失值达到40%左右,删除这个特征值;或者某一个样本的缺失值过大,那么删除这个样本。 而当某个特征的缺失值较少的时候,不能删除这个特征...
它包括各种主题,例如降维,集成学习,回归和聚类分析,神经网络等。这本书解释了线性代数,概率和信息论,数值计算,行业标准技术(例如优化算法,卷积网络,计算机视觉)以及研究主题(例如蒙特卡洛方法,分区函数...
目前,普遍认为,机器学习(Machine Learning,ML)是人工智能领域中的一个方向,主要是研究如何通过计算的手段,改进系统自身的性能,说到底是通过分析足够量的数据,不断改进已有的算法,从而使得算法更加的只能,...
有监督学习和无监督学习(一)有监督学习(二)无监督学习(三)二者的区别(四)如何在两者中选择合适的方法 (一)有监督学习 概念: 通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型,再利用这个模型将所有的输入映射...
机器学习 ( ML )是人工智能的应用程序,计算机程序使用算法来查找数据中的模式。他们可以在没有专门编程的情况下做到这一点,而不需要依赖人类。在当今世界,机器学习算法几乎落后于市场上的所有人工智能 (AI) ...
支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二分类模型,它将实例的特征向量映射为空间中的一些点,SVM 的目的就是想要画出一条线,以 “最好地” 区分这两类点,以至如果以后有了新的点,这条线也能做出很好...
如何解决机器学习领域的数学问题,打下坚实的数学基础?是很多初学者乃至进阶者关心的话题。我们把这个问题拆解成下面几个问题: 1. 为什么需要数学? 2. 机器学习中究竟用到了哪些数学知识? 3. 如何掌握这些...
我对机器学习的理解
目录 1.0 实现线性回归预测 2.0 线性可分logistic逻辑回归 2.1 线性不可分logistic逻辑回归 3.0 logistic逻辑回归手写多分类问题 3.1 神经网络正向传播 ...4.0 神经网络反向传播(BP算法) ......
机器学习2.1 什么是机器学习2.2 用机器学习解决问题的一般流程2.3 数据预处理2.4 特征工程2.5 模型性能的评估与选择三深度学习的发展历程和应用3.1 深度学习的发展历程3.2 深度学习的应用 本章内容 人工智能的发展...
本文主要是分享一下机器学习初期,基本的环境搭建。也适用于其他python工程化项目环境搭建。都差不多。 Anaconda安装 anaconda官方链接:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform 点击Get...
SHAP 是机器学习模型解释可视化工具。在此示例中,使用 SHAP 计算使用 Python 和 scikit-learn 的神经网络的特征影响 。对于这个例子,使用 scikit-learn 的 糖尿病数据集,它是一个回归数据集。首先安装shap库。!...
机器学习考试总结,简答题 1.监督学习和非监督学习是什么 监督学习,是其训练集的数据是提前分好类,带有标签的数据,进行学习到模型以及参数,当用测试集进行测试时,给出D测={Xi}=>{yi} 非监督学习,需要将一...
股票价格预测有助于确定未来几天或几周内股票的走势,或者至少显示趋势。股票价格取决于多种因素,例如: 基本因素:收入,利润,市场份额,业务的潜在增长前景 外部因素:大流行病,例如新冠,外汇汇率,石油价格,...