机器学习

最新推荐文章于 2025-04-08 14:15:00 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 计算机
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Coursera上面斯坦福大学Andrew NG的机器学习视频https://www.coursera.org/learn/machine-learning/outline

1、Introduction

2、Linear Regression with One Variable

 


3. Linear Algebra Review

4. Linear Regression with Multiple Variables


5、Octave Tutorial

6、Logistic Regression


非凹函数



7、Regularization










机器学习和深度学习的区别
胡萝卜不甜的博客
09-26 6582
深度学习是机器学习的一个子集，它基于人工神经网络的概念，特别是那些具有多个非线性变换的层（即深度）。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征，而无需人为干预。层次结构：深度学习模型由多个层次的神经元组成，每一层都对输入数据进行转换和抽象，从而捕捉数据的复杂特征。自动特征提取：与传统机器学习方法相比，深度学习能够自动从原始数据中学习特征，减少了对人工特征工程的依赖。计算密集型：深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能的GPU，以训练大规模的数据集和复杂的模型结构。代表性模型。
解决(几乎)所有机器学习的问题+机器学习+解决方法
12-24
本书是由技术界的大神Abhishek Thakur 所作，可以帮你解决(几乎)所有机器学习的问题，开源项目在GitHub 有 6K Star。本书介绍了如何应对 ML 和 DL 过程中遇到的挑战，而非单纯地解释算法。该书内含大量代码，适合有...
机器学习概念整理
stark_summer的专栏
12-10 1724
伯努利分布： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%AF%E5%8A%AA%E5%88%A9%E5%88%86%E5%B8%83 主成分分析： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90 均方差： https://zh.wikipedia.org/wi
机器学习2016重大进展全盘点：超级计算成为主流，深度学习框架领域充满活力
科技创新与颠覆者
04-23 2111
机器学习2016重大进展全盘点：超级计算成为主流，深度学习框架领域充满活力 这是机器学习和深度学习领域2016年盘点的系列文章： 第一篇介绍了该领域的重要趋势。第二篇介绍了开源机器学习项目。第三篇介绍了业界领先的大型科技公司。 第一篇：机器学习的五方面进展对于偏见的担忧 随着越来越多的组织扩大了在数据分析和自动化决策等领域对机器学习技术的使用，人们对这种技术可能存在的偏见更加担忧
图解机器学习：基本概念、五大流派与九种常见算法
weixin_30849591的博客
02-23 253
一、机器学习概览 1. 什么是机器学习？ 机器通过分析大量数据来进行学习。比如说，不需要通过编程来识别猫或人脸，它们可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。 2. 机器学习和人工智能的关系 机器学习是一种重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测的研究和算法的门类。机器学习是人工智能领域的一部分，并且和知识发现与数据挖掘有所交集。 ...
深入解析机器学习
网络风云的博客
04-08 2万+
在大语言模型（如 ChatGPT、GPT-4、BERT、T5）中，机器学习的作用贯穿模型的训练、优化和推理过程。通过 Transformer 和深度学习技术，大语言模型能够理解、生成和优化文本，并在多个行业落地应用。大语言模型（Large Language Model, LLM）是现代人工智能（AI）发展的重要突破之一，而其核心驱动力正是。机器学习是计算机科学的一个分支，旨在使计算机系统能够通过数据学习模式，而无需明确的指令。在新的输入 xxx 到来时，可以预测相应的 y^\hat{y}y^​。
机器学习简介
rubys007的博客
02-11 2498
机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。在传统计算中，算法是一组明确编程的指令，用于计算或解决问题。而机器学习算法允许计算机对数据输入进行训练，并使用统计分析来输出落在特定范围内的值。因此，机器学习有助于计算机根据数据输入构建模型，以自动化基于数据输入的决策过程。今天的任何技术用户都受益于机器学习。面部识别技术使社交媒体平台能够帮助用户标记和分享朋友的照片。
AI智慧医疗：探索机器学习在医疗保健中的应用与进展
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科技改变人类，技术成就未来
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【机器学习】制造业转型：机器学习如何推动工业 4.0 的深度发展
2301_80350265学无止尽5的博客
01-16 3405
工业4.0概念最早由德国政府提出，它描绘了制造业的未来愿景，核心是通过整合信息物理系统（CPS），实现生产过程的智能化、网络化和自动化。工业4.0的目标包括提高生产效率、提升产品质量、增强生产灵活性、实现个性化定制生产以及优化供应链管理等。通过这些目标的实现，制造业能够更好地应对全球市场的快速变化和激烈竞争。
机器学习：高薪背后的技术热潮与职业前景
qq_37031963的博客
03-04 2048
机器学习的基本原理是建立在对大量数据的深入分析和学习之上，其核心在于通过算法使计算机能够从数据中自动提取有用的信息，并基于这些信息做出预测或决策。例如，在信贷领域，机器学习模型可以根据借款人的历史信用记录和行为数据来预测其未来的还款能力，为金融机构提供决策支持。我们将通过一些生动的案例和易于理解的语言，带领读者进入机器学习的神奇世界，激发他们对这一领域的兴趣和好奇心。机器学习的核心在于训练和优化模型。因此，如何降低计算资源和成本，使更多的人和企业能够享受到机器学习的便利，也是机器学习领域需要面临的挑战。
机器学习期末复习
qq_52619275的博客
01-03 5825
机器学习期末复习
机器学习数学基础（Python语言实现） 赠送资源.rar
09-22
机器学习是一种通过数据训练模型，让机器自动学习数据特征并作出预测的技术。它的数学基础涉及线性代数、概率论、统计学和优化理论等众多领域。在实现机器学习算法的过程中，Python语言因其简洁和强大的库支持而成为...
python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf
06-12
【Python机器学习基础】 Python作为机器学习的首选语言，因其简洁的语法和强大的库支持而备受推崇。在开始机器学习之旅之前，首先需要掌握Python的基础编程技能。这包括理解变量、数据类型、控制结构（如if-else，...
机器学习算法概述、原理及应用.pdf
05-12
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它致力于研究如何通过计算的手段，让计算机系统能够模拟、实现甚至超越人类的学习行为，从而获取新的知识或技能，并不断完善自身的性能。机器学习算法是实现这一目标的核心...
贝叶斯统计机器学习ppt
01-25
本资源摘要信息将对贝叶斯统计机器学习的主要内容进行概括，从贝叶斯决策理论到机器学习问题实例，涵盖了机器学习的主要模型、模式识别与机器学习的基本问题等多个方面。 贝叶斯决策理论是机器学习中一个重要的理论...
人工智能在医疗影像诊断中的应用.docx
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数字日期如何转换成中文日期
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9648a1f24758 开发一个工具类，用于将数字形式的日期转换为中文表述的日期。例如，将“2014-07-15”转换为“二零一四年七月十五日”。
Python机器学习实践案例解析
在介绍这个文件的知识点之前，我们先对标题中提到的“python机器学习案例”进行详细的解释。 首先，“python”是一种广泛使用的高级编程语言，它的设计理念强调代码的可读性和简洁性，非常适合初学者学习。同时，它...
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