专业的JE打造自己专业的博客

本文分享了博主在技术领域的探索过程,特别关注Java、Oracle、Unix等技术的学习与应用,并介绍了个人的专业博客,旨在促进信息技术领域的交流与成长。

引  文

 

在很早就发现很多的技术文章,帖子出自这里,为更好的了解编程方面的信息,在这里进行交流,决定在这里打造自己的专业博客.


关键字 

 

Java,Oracle,Unix,Bea,Tomcat,HttpClient,Android,Apache,Nginx,Http


联系方式


E_MAIL : greatwqs@163.com
M  S  N  : greatwqs@msn.com

  

 

原专业博客地址: http://hi.baidu.com/greatwqs

 

 

greatwqs : Where amazing happens ...

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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