Machine Learning definition

定义

机器学习:对于一个具体的任务T,通过学习得到的经验E,不断的调整以优化它的性能P。(例如:对于判断邮件是否为垃圾邮件的任务,通过学习分类后得到的正确的或错误的标签,不断调整来尽可能使大部分标签正确)

分类

Supervised learning

监督学习:给定的数据集有确定的标签,根据这些标签来进行学习,多用于回归(房价的预测)和分类(肿瘤良性判断)

英文单词(malignant:恶性,benign:良性)

Unsupervised learning

无监督学习:给定的数据集无明确的标签,从中找出数据的某些关系和结构,多用于聚类(新闻汇总、DNA检测、鸡尾酒会

软件特色   支持批量文件(或目录)同时修改;   时间精度为毫秒级;   可进行固定时间、随机时间、平均时间、递增时间方式修改;   *模式下可使用规则定义灵活地生成随机时间;   可将不同的时间进行绑定,如可让创建时间与访问时间相同,不受设定影响;   可选择性地修改文件时间项,如只修改创建时间;   时间输入框支持键盘方向键调节,可以快速切换数据段并调数值;   可随时为本工具增加、删除系统菜单项,删除后不留垃圾,增加后能在文件/目录上右键快速打开本工具。 功能介绍   时间设定模式分为普通模式和*模式,普通模式又分为:固定时间、随机、平均、递增模式。   固定时间模式:按指定的时间进行修改   随机时间模式:设定时间段(即两个时间点),并在时间段内生成随机的时间   平均时间模式:设定时间段(即两个时间点),并根据文件的总数分摊时间值(需要注意文件的排序)   递增递减模式:设定起点一时间,再设定递增(或递减)的量和单位,按文件列表顺序逐步递增(或递减)时间   *模式:也称为*随机模式,可设定自定义规则,分别对不同数据段设定变动范围,能更加灵活地生成所需要的随机时间。   时间绑定:时间绑定是指将创建时间、 修改时间、 访问时间之间进行同步绑定,使绑定的时间相同,被绑定的时间不再受时间设定影响,直接引用绑定时间。
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