机器学习专题

最新推荐文章于 2021-12-30 18:06:23 发布
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本文精选了多种机器学习资源，包括《统计学习方法》教材、吴恩达机器学习笔记等，涵盖了从理论到实践的多个方面，适合不同阶段的学习者。
精选资源
机器学习专题PPT课件.ppt
09-03
【机器学习专题】 机器学习是计算机科学的一个分支，它的核心目标是使计算机系统通过经验学习和改进，从而更好地完成特定任务。这一领域的研究受到了多位学者的贡献，如桑克（sank）提出的观点，强调了学习对于实现...
机器学习专题1
caiqiuxia的博客
04-21 467
线性回归1 线性回归的原理1 线性回归的一般形式2 极大似然估计（概率角度的诠释）2、线性回归损失函数、代价函数、目标函数3、线性回归的优化方法1、梯度下降法2、最小二乘法矩阵求解3、牛顿法4、拟牛顿法4、线性回归的评价指标 1 线性回归的原理 1 线性回归的一般形式 有数据集{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)},其中,xi=...
机器学习专题(一）：绪论
weixin_43907175的博客
12-29 1651
1.机器学习具体应用：让机器处理问题，如人脸识别，图像图像处理，以及手写体识别等，人类做起来容易，计算机做起来难的问题。 2.了解下人是怎么学习的： 下面是大多数人的基本学习流程图。 而实际上机器学习，这个过程与人的学习过程是十分相似的。 3.我们的生活中以及开始大量的运用了机器学习 （1）信用卡发放判断 （2）搜索 （3）推送 （4）智能相机 （5）智能医疗 （6）金融预测 （7）无人驾驶 （8）安全领域 （9）自然语言处理… 4.人工智能，机器学习，深度学习 这张图可以很好的将其具体涵盖范围说清楚。
机器学习专题(二):2.1机器学习的数据
weixin_43907175的博客
12-30 901
1.机器学习基础概念： 数据：鸢尾花数据 给出 鸢尾花各项数据信息：花瓣，萼片等 首先我们完成机器学习的任务肯定手里面是有一组数据的。通常我们管我们手里的一组数据整体叫数据集。但你手里的数据和机器应用的数据可能是不一样的，是两个数据集。 注意：上图最后一列是我们的机器要学习出来的部分。也就是通过萼片花瓣等信息判断出来它的种类是否是鸢尾花。 而通常我们将萼片，花瓣等信息用一个X表示，如下图 而最后一列我们通常用y来表示。 矩阵中我们通常用大写字母表示矩阵，用小写字母表示向量。 我们用萼片的长度
精选资源
国信证券_20160531_国信证券机器学习专题研究：Adaboost算法下的多因子选股.pdf
05-12
### 国信证券机器学习专题研究：Adaboost算法下的多因子选股 #### Adaboost算法概述 Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种迭代式的机器学习算法，主要用于分类问题，尤其适用于处理非线性可分的数据集。该算法...
机器学习专题知识讲座.pptx
06-29
机器学习专题知识讲座详细内容涵盖了机器学习的众多方面，包括其历史发展、基础模型、知识获取以及面临的挑战等。 首先，机器学习的基本模型可以分为机械学习、实例学习和解释学习等多种形式。机械学习通常涉及通过...
东南大学计软智部分课程作业-机器学习专题实践-.zip
最新发布
11-04
本次提供的实践课程作业包“东南大学计软智部分课程作业-机器学习专题实践”无疑是对学生在机器学习领域进行深入研究与实践能力培养的重要资料。机器学习作为人工智能的重要分支，是目前最活跃的研究领域之一，涵盖...
精选资源
国信证券_20160531_国信证券机器学习专题研究：SVM算法选股以及Adaboost增强.pdf
05-12
### 国信证券机器学习专题研究：SVM算法选股及Adaboost增强 #### 支持向量机(SVM)算法及其在选股中的应用 **支持向量机**（Support Vector Machine, SVM）是一种二分类模型，其基本思想是找到一个超平面（在二维...
人工智能专题深度研究报告
02-19
人工智能专题深度研究报告—群芯逐鹿时代：AI未来，星辰大海
机器学习 课件
06-21
机器学习 判断模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 电子版课件
机器学习课件
10-14
经典课件
机器学习入门课件
06-02
机器学习简单易学的入门课件，很适合初学者的了解，也是进入深度学习的入门课程。
机器学习问题总结
t_jianyan的博客
07-04 374
0 BAT机器学习面试（JULY）   常见面试之机器学习算法思想简单梳理     1 逻辑回归部分 常问，推导要会 推导：点击打开链接 点击打开链接 2 SVM部分 常问，推导要会，精简版看下面链接，但是写的不是很详细， 看统计学 点击打开链接   @靠靠靠谱 的回答 点击打开链接 点击打开链接 支持向量机知识点整理   3 集成学习 常问，推导要会 bagg...
机器学习ppt
kayv啊kayv
04-23 1464
一、特征选择  二、分类方法 三、决策树四、人工神经网络与遗传算法五、支持向量机六、图论与聚类方法其它（待补）***********************************一、特征选择[PPT]Feature
十大机器学习算法的一个小总结
热门推荐
Miracle8070
10-11 1万+
在公众号看到来一篇不错的文章，讲解机器学习算法的，感觉挺好的，所以这里对常用的机器学习算法做一个小的总结， 然后根据学习李航老师的《统计学习方法》做得笔记，对这些算法进行补充。 简介   关于机器学习算法的研究已经获得了巨大的成功，哈佛商业评论甚至将数据科学家称为二十一世纪最具诱惑力的工作。 机器学习算法是在没有人为干涉的情况下，从大量的数据和历史经验中学习数据的结构并提升对某一目标的估计的算法。...
Python 最火，R 极具潜力：2017 机器学习调查报告
Python开发者
11-12 630
（点击上方蓝字，快速关注我们） 译文：开源中国 www.oschina.net/news/90142/kaggle-surveys-2017 如有好文章投稿，请点击 → 这里了解详情 数据平台 Kaggle 近日发布了 2017 机器学习及数据科学调查报告，这也是 Kaggle 首次进行全行业调查。调查共收到超过 16000 份回复，受访内容包括
深度学习与机器学习专题资料合集
在此次提供的文件信息中，包含了关于“机器学习和深度学习”的学习资料专题。这些资料涉及机器学习、深度学习以及优化算法和编程语言在机器学习领域应用的讨论。下面将根据标题、描述、标签以及文件名称列表详细阐述...
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