机器学习笔记总结

最新推荐文章于 2025-10-07 16:15:33 发布
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#机器学习

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习笔记--机器学习基本概念（全面总结，通俗易懂）
qq_44815135的博客
01-22 8313
 什么是机器学习？本文主要介绍了机器学习中的常见概念，包括监督学习和无监督学习、半监督学习、弱监督学习、强化学习、欠拟合和过拟合、损失和优化的概念以及常用的激活函数等。
机器学习笔记
07-10
一份个人的机器学习笔记，笔记按照斯坦福机器学习公开课的notes整理，其中online学习部分没有整理，reinforcement learning还没接触，有时间补上。水哥@howdeshui#163.com，http://blog.youkuaiyun.com/smartempire
《零基础学机器学习》学习笔记（一）
最新发布
2301_79333038的博客
10-07 1246
输出模板任务类型分类 / 回归 / 聚类 / 强化评价指标资源约束数据量、计算时限、延迟要求例：MNIST任务：10 类手写数字分类指标：Top-1 Accuracy约束：≤ 25 ms 单张推理延迟子步骤关键动作工具/API获取开源、爬虫、私有库Kaggle向量化图像→张量、文本→Tokentf.imageTokenizer清洗缺失、异常、重复缩放标准化 μ=0,σ=1 或归一化 [0,1]特征工程领域特征、降维、组合划分训练 / 验证 / 测试 或 K 折。
机器学习：偏差、方差，生成模型，判别模型，先验概率，后验概率
weixin_41108334的博客
01-15 6898
一、偏差、方差 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面； 模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差； 模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和； 在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力；方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错误的假设，或者模型...
【机器学习】总结笔记
欢迎关注【微信公众号】测试开发Guide，从功能测试进阶测试开发
01-05 904
机器学习是什么 机器学习为：在进行特定编程的情况下，给予计算机 学习能力的领域 什么是有监督学习？什么是无监督学习 监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集（训练集）。这个数据集由“正确答案”组成 训练集有输入有输出是有监督学习,包括所有的回归算法分类算法,比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等; 无监督学习中，数据集没有任何的标签或者是有相同的标签。所以我们已知数据集，却不知如何处理，也未告知每个数据点是什么 无监督学习就是运行一个聚类算法（无监督学习算法），把不同的个体，归入不同类或者归为不同
精选资源
机器学习笔记总结（吴恩达）.pdf
08-12
在这份机器学习笔记中，我们首先遇到了一个实际应用问题——房屋出租问题。为了能够根据房屋大小来预测价格，引入了代价函数的概念，这是衡量模型预测与真实值之间差异的一种方式。 在讨论线性回归问题时，一个重要...
精选资源
西瓜书机器学习的学习笔记（十分详细）
06-10
学习了机器学习的基础以及相关理论，颇有收获，并做了相关笔记，对于机器学习有了更为深入的理解，为以后的学习以及研究打下基础。 主要内容包含以下相关主题： - 模型的评估与选择 - 神经网络 - 支持向量机 - ...
机器学习知识笔记总结
迎风致万里的博客
07-18 287
机器学习主要术语： 什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义如下： 标签是我们要预测的事物，即简单线性回归中的y变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 特征是输入变量，即简单线性回归中的x变量。简单的机器学习项目可能会使用单个特征，而比较复杂的机器学习项目可能...
本人部分博客导航(ing...)
weixin_34066347的博客
06-24 297
  Deep Learning学习笔记: Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习) Deep learning：五十(Deconvolution Network简单理解) Deep learning：四十九(RNN-RBM简单理解)  Deep learning：四十八(Contractive AutoEncoder简单理解) Deep ...
机器学习-笔记整理1
weixin_36957504的博客
05-17 191
学习资料来自Coursea 目录1 什么是机器学习？2 监督学习3 无监督学习 1 什么是机器学习？ Tom Mitchell给出的定义是：“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves wit
机器学习(笔记)
qq_41878442的博客
03-17 686
机器学习概述及jupyter安装
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