Machine Learning --- 1 --- 什么是机器学习？

最新推荐文章于 2020-02-29 13:55:16 发布
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本文介绍了机器学习的基本概念，并探讨了数据集的重要性及其来源，包括Kaggle、UCI等平台提供的数据集资源。此外，还讲解了数据集的结构、特征工程以及特征抽取的方法。

Machine-Learning:机器学习

本文导航

  • 什么是机器学习?
  • 数据集和结构
  • 可用的数据集都有哪些
  • 数据存放的格式和处理工具
  • 常用的数据集数据的结构组成
  • 什么是数据的特征工程
  • 数据的特征抽取

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——什么是机器学习？

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——数据集和结构

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——可用的数据集都有哪些

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Kaggle网址：https://www.kaggle.com/datasets
UCI数据集网址：http://archive.ics.uci.edu/ml/
scikit-learn网址：http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets

——数据存放的格式和处理工具

——常用的数据集数据的结构组成

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数据的结构：研究的对象特征值 和 目标值

——什么是数据的特征工程

对数据进行特征处理分类就是特征工程

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——数据的特征抽取<重点>

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Machine Learning
AI天才研究院
10-04 1252
Machine Learning 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 自从20世纪中叶人工智能领域兴起以来，机器学习（Machine Learning, ML）一直是该领域最核心的研究方向之一。机器学习的研究目标是通过算法和统计方法，让计算机系
简单了解机器学习(Machine Learning)
dlfls0710的博客
07-19 1060
首先，什么是机械学习？ 笼统来讲，机械学习是通过让机械去学习从而帮助人类做出决定. 人类可以说在任何时刻，做任何事情时都在面临着无数的决定 从小的决定-晚饭吃什么？穿哪双鞋？喝什么饮料？ 到大的决定-专业选什么？工作选什么？定居在哪里？ 等... 我们所习惯的,做出一个合理的决定其背后的逻辑思维 通常为比较+选择 简单来讲先比较好坏之分，后选择最好/合适的一个☝️ 举一个例子：我有两个一样的产品，A标价10元 B标价20元 当然，我们会选择10元的 第二个例子，公交A 10分钟到达家...
1 什么是机器学习（Machine Learning)？
花梦飞的博客
11-22 5856
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 主要的机器学习算法： 1，通过分析大量数据和标签的 监督学习 2，只通过分析大量数据的 非监督学习 3，通过分析大量数据和少量标签的 半监
什么是机器学习(Machine Learning)?
weixin_43970882的博客
02-29 628
卡内基梅隆大学的Tom Mitchell定义的机器学习是这么说的， 一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务 T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判， 程序在处理 T 时的性能有所提升。 举例来说，一个区分邮件是否是垃圾邮件的程序，T就是区分邮件是否是垃圾邮件（Task），E就是对人已经分好标签的邮件进行学习（Experience），P就是对一个没有标签的邮件进行区分的正确率...
2022-Machine-Learning-Specialization-main.zip 吴恩达机器学习ppt
01-28
吴恩达的机器学习课程主要包括两门，一门是在Cousera上的《机器学习》，另一门是他在斯坦福大学教授的《CS229: Machine Learning》。 Cousera上的《机器学习》课程侧重于概念理解，而不是数学推导。这门课程重视...
cn-deep-learning-vs-machine-learning-ebook(1).pdf
09-20
机器学习（Machine Learning）是让机器通过统计方法从数据中学习任务的技术；而深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，它通过构建具有许多层次的神经网络直接从数据中学习表征和任务。深度学习之所以被...
Machine-Learning-Projects:我的机器学习项目存储在这里
03-10
在这个名为"Machine-Learning-Projects"的压缩包中，我们可以看到一个专注于机器学习的个人项目集合。这个存储库可能包含了作者在数据科学领域的实践和学习成果。从标签中，我们得知这些项目涉及到以下技术：Python...
Machine Learning Visualized -机器学习算法的可视化与数学推导（源码）
最新发布
07-12
用Jupyter Notebook和Marimo实现机器学习算法的可视化与数学推导。 从第一性原理出发，实现算法的数学推导；提供交互式笔记本，直观展示权重对损失函数的影响；每个算法都有独立的GitHub仓库，方便学习和研究
机器学习-machine-learning-from-scratch-06.rar
03-10
然而，我们可以根据标题“机器学习-machine-learning-from-scratch-06.rar”和描述“机器学习-machine-learning-from-scratch-06.rar”以及标签“机器学习”进行一些合理的推断。 根据标题和描述，我们可以推测该...
机器学习（Machine Learning）
leileiliang的博客
11-04 880
机器学习（Machine Learning） 一、定义 机器学习：为了解决任务T，设计一段程序，从经验E中学习，达到性能度量值P，当且仅当有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能得到提升。 二、分类 （一）有监督学习 （训练样本中包含对应的标签） 1、分类问题（样本标签属于离散变量） （1）生成式模型 联合概率分布：假设有随机变量X,Y，此时P（X=a and Y=b）用于表示X=a且Y=...
Machine learning - What's machine learning(什么是机器学习)
印象神隐的博客
04-23 626
什么是机器学习 机器学习简单理解为：程序经过一定的训练获取相应的处理事件的能力。 “机器学习”重点在于学习，这里要理解学习是一个过程，就是给机器一个学习的过程它才会实现我们需要的功能，这与我们现在普遍的编程思想是很不一样的； 比如编写一个“煮饭水量提示“”系统，程序获取”水量“”的输入量并判定给出“应加水“”或“”水加多了“”的提示，这个问题很简单，就是在程序需要一个阈值范围
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里面称作者是周志华，我无从考证，只是转载。个人感觉写得很不错。转载至此。机器学习现在是一大热门，研究的人特多，越来越多的新人涌进来。不少人其实并没有真正想过，这是不是自己喜欢搞的东西，只不过看见别人都在搞，觉着跟大伙儿走总不会吃亏吧。问题是，真有个&amp;quot;大伙儿&amp;quot;吗？就不会是&amp;quot;两伙儿&amp;quot;、&amp;quot;三伙儿&amp;quot;...
Machine Learning 库介绍
boyhailong的专栏
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原文地址：点击打开链接 最近找了一下Machine Learning方面的第三方库，感觉machine learning和视觉的结合越来越多，自己以后一定也会在处理视觉的问题中用到machine learning的方法，所谓“工欲善其事必先利其器”，因此打算熟悉一下第三
machine learning
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03-23 414
machine learning      从字面意思解释即可得出答案：机器学习    所谓的机器学习 是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用
Machine Learning（机械学习）
qq_36417014的博客
10-18 1405
前言 动手写这个是为了记录下自己在学习machine lerning的整个过程，为了更好的回顾和志同道合者一起讨论学习进步。我是一边跟着在coursera上观看machine learning课程，一边学习并记录。这个基本上是每学完一章内容，就会更新一次，记录这章的知识，和一些个人的理解。大家如果初学machine learning，也可以看下coursera上的课程（关于那个在co...
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