机器学习中经常用到的一些方法

最新推荐文章于 2022-03-15 16:56:53 发布
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#机器学习

本文深入浅出地解析了奇异值分解(SVD)的基本原理，让读者能够快速掌握这一机器学习中常用的数据降维和特征抽取方法。通过实例说明了SVD在实际应用中的重要性和操作步骤。
SUSCTF2022 tttree
sky123博客
03-12 2779
首先将 0x140010074 ，0x140017EFA ，140018C67 起始处的数据转换为汇编。 观察汇编，发现很多代码块之间相互跳转，因此先按照 retn 划分代码块。 代码块中存在大量类似 push rcx;pop rcx 的无用操作，将其去除后继续分析。 def simplify_asms(asms): left_asms = [] for asm in asms: if asm.startswith("pop") and len(left_asms)
机器学习：基于机器学习的中文评论情感分析
最新发布
mohanyelong的博客
09-01 2364
机器学习：基于机器学习的中文评论情感分析
机器学习常用的方法
xiaomajv_zhao的博客
06-19 259
A.shapy() 查看A几行几列 pandas.merge(a, b, on=’‘list_name’’)表链接 pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None,ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False,copy=True)表链接 pd.dropna()函数。过滤缺失数据 finall()函数对缺失值进行填充。A[“a”] = A[.
机器学习简要笔记（二）——常见学习任务及算法
weixin_30268921的博客
08-16 121
1、分类 从标识数据中学习分类特征，利用学习的分类特征，识别某个对象属于哪个类别。 2、回归 预测与对象相关联的连续性属性。 3、聚类 从没有标记的数据中发现类似特征的分组，即将对象自动分组。 4、降维 将高维数据投影到低维从而发现数据共同特征或者规律。降维可减少考虑的随机变量的数量。 转载于:https://www.cnblogs.com/milliard/p/948636...
机器学习常用方法
u013862444的博客
03-12 1700
在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 　　在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 　　我...
关于机器学习中的一些常用方法的补充
weixin_33859665的博客
11-12 134
前言机器学习相关算法数量庞大，很难一一穷尽，网上有好事之人也评选了相关所谓十大算法（可能排名不分先后），它们分别是：1. 决策树2. 随机森林算法3. 逻辑回归4. 支持向量机5. 朴素贝叶斯6. K最近邻算法7. C均值算法8. Adaboost 算法9. 神经...
学习机器学习用到的一些数学方面的资料合集很全part10of13
04-03
学习机器学习用到的一些数学方面的资料合集很全part10of13
学习机器学习用到的一些数学方面的资料合集很全part5of13
04-03
学习机器学习用到的一些数学方面的资料合集很全part5of13
学习机器学习用到的一些数学方面的资料合集很全part3of13
04-03
学习机器学习用到的一些数学方面的资料合集很全part3of13
学习机器学习用到的一些数学方面的资料合集很全part6of13
04-03
学习机器学习用到的一些数学方面的资料合集很全part6of13
机器学习的常用方法
热门推荐
lichengshan523689的博客
05-10 3万+
转自 史上最强----机器学习经典总结---入门必读----心血总结-----回味无穷在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。　　1、回归算法　　在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果...
机器学习其他常用技术
qq_41602341的博客
10-31 1255
1.决策树 任务：根据用户的学习动力，能力提升意愿，兴趣度，空余时间，判断其是否适合学习本门课程。 逻辑回归： 决策树： 决策树是一种对实例进行分类的树形结构，通过多层判断区分目标所属类别。 本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则。 优点：计算量小，运算速度快；易于理解，可清晰查看各种属性的重要性。 缺点：忽略属性间的相关性；样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现 求解：假设给定训练数据集，其中，为输入实例，m为特征个 数，为类标记，，N为样本容量。 目标...
搞机器学习需要哪些技能
bitcarmanlee的博客
05-27 1万+
1. 前言本来这篇标题我想的是算法工程师的技能，但是我觉得要是加上机器学习在标题上，估计点的人会多一点，所以标题成这样了，呵呵，而且被搜索引擎收录的时候多了一个时下的热门词，估计曝光也会更多点。不过放心，文章没有偏题，我们来说正经的。今天就说说机器学习这个最近两年计算机领域最火的话题，这不是一篇机器学习的技术文章，只是告诉大家机器学习里面的坑实在是太多，而且很多还没入门或者刚刚入门的朋友们，其实在你
机器学习在生活中的九大有趣应用
TensorFlowNews
08-11 7702
No1：虚拟个人助理 Siri、小冰、度秘是现在虚拟个人助理的典型例子。顾名思义，当你通过语音询问时，他们便会找寻相应的信息，比如你问“我今天的日程安排是什么？”“从德国到伦敦的航班是什么？”等类似的问题。个人助理在回答问题时，会查看信息、回忆相关查询，或向其他资源（如电话应用程序）发送命令以收集信息。您甚至可以指导助理完成某些任务，如“第二天早上6点设置闹钟”、“后天提醒我访问签证办事处”等。...
机器学习之决策树(Decision Tree)①——基本概念及思想
门前大橋下丶
08-17 5707
文章目录什么是决策树?李航《统计学习方法》中的介绍如何创建一颗决策树?特征选择启发式学习启发式构建决策树过程贪心指标与建树方法信息增益与决策树算法启发式学习的两个问题决策树的剪枝决策树模型优缺点 什么是决策树? 引例 现有训练集如下，请训练一个决策树模型，对未来的西瓜的优劣做预测。 先不谈建立决策树模型的算法，我们先看一下基于“信息增益”（后面讲）生成的决策树的样子 一棵决策树包含一个根节点、...
机器学习的基本任务是什么？
CDA数据分析师
05-08 1431
就目前而言，大家都听说过人工智能、物联网以及大数据。当然，人工智能的热度最高。可以说，我国当下的人工智能发展是处于领先水平的。现如今，人工智能有很多的应用早已在人们的生活中普及，那么大家是否知道机器学习的基本任务是什么呢？下面我们直接进入正题。 1.机器学习的概念是什么？ 对于机器学习的概念，百度上是这么解释的，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...
常见机器学习用例TOP 7，在你身边无处不在！
读芯术的博客
08-24 1679
全文共8795字，预计学习时长17分钟想象一下——你明天要去面试一个向往已久的机器学习岗位。一切都必须按计划进行，否则就会功亏一篑。所以，你告诉智能小助手：• 定一个明天...
机器学习中的有监督学习，无监督学习，半监督学习
diandingyin9417的博客
04-22 1190
在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-supervised learning)， 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个函数，将输入映射到合适的输出，比如分类。 ...
SUSCTF2022的tttree逆向wp
sln_1550的博客
03-15 5240
这题最终有5个队伍解出来，我比赛的时候感觉不算很难，不过比赛的那两天正好有事，大致看了下觉得有希望，但是没什么时间所以没做出来。然后过了几天再做，没想到花了近一周的时间才搞定，确实超出我的能力了。 题目给了一个附件和提示：https://en.m.wikipedia.org/wiki/Treap 看了这个，知道了Treap就是二叉树和堆的结合体，和平衡二叉树有点类似。 代码基本是全汇编写的 ...
深入理解数值计算方法在机器学习中的应用
例如，在机器学习中，我们经常需要求解优化问题来训练模型参数，此时数值分析中的最优化方法就显得尤为重要。而在处理数据和分析数据的过程中，数值积分、插值与逼近等技术也是不可或缺的。 总结来说，数值分析是...
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