【AI】机器学习索引 (ML Index)

最新推荐文章于 2025-02-25 23:01:56 发布
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分类专栏： ML 让AI飞 文章标签： ML index
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baishuo8/article/details/82082427
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本文概述了机器学习的基础，包括任务 T、性能度量 P 和经验 E，以及过拟合、欠拟合的概念。深入讨论了模型评价标准，如混淆矩阵、精确率、召回率等，并介绍了各种算法，如线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、KNN、PCA等。此外，还涵盖了无监督学习、正则化、贝叶斯学习和常用数据集。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

机器学习的算法是一种能够从数据中学习的算法。

  1. 机器学习简介：任务 T, 性能度量 P 和 经验 E
  2. 容量、过拟合和欠拟合
  3. 估计、偏差和方差
  4. 模型的评价标准
    1. Confusion Matrix, True Positive, False Positive, True Negative, False Negative, Recall rate, etc
    2. P, AP, mAP
    3. IoU
  5. 最大似然估计
  6. 监督学习算法
    1. 线性回归 Linear Regression
    2. 逻辑回归 Logistic Regression
    3. 支持向量机 SVM
    4. 决策树 Decision tree
    5. 随机森林 Random Forest
  7. 无监督学习算法
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【人工智能】机器学习的持续交付 （CD4ML）
AI天才研究院
04-29 1万+
机器学习的持续交付 自动化机器学习应用程序的端到端生命周期 机器学习应用程序在我们的行业中变得越来越流行，但是与更传统的软件（例如 Web 服务或移动应用程序）相比，开发、部署和持续改进它们的过程更加复杂。它们会在三个轴上发生变化：代码本身、模型和数据。他们的行为通常很复杂且难以预测，而且他们更难测试、更难解释、更难改进。机器学习持续交付 (CD4ML) 是将持续交付原则和实践引入机器学习应用程序的学科。
GEE深度学习——地代码作物分类（Vertex AI 机器学习MLPINGTAI ）
此星光明博客
05-25 607
AutoML 能以最小的技术投入创建和训练模型。本示例演示了使用 Vertex AI Python SDK 训练和部署一个 AutoML 表格式模型，然后从 Earth Engine 连接到该模型，对国家农业图像计划 (NAIP) 航空图像中的作物类型进行分类。本教程的主要流程是为了将选好的训练数据，进行GCS的问格式转换，然后进行数据集的创建，作为新格式的训练数据集，使用create()函数进行创建，这里可以进行数据名称和数据源的确定。
【AI】深度学习索引 Deep Learning Index
北境の守望者
09-09 992
通过层次化的方法可以让计算机通过构建简单的概念来学习复杂概念. 为了获得优异的性能, 我们需要构建一个很深(层次很多)的关系图. 因此我们把这一类方法就做深度学习. 深度就是深度, 仅此而已. 简介 Intro 深度前馈网络 Deep Feedforward Network / 多层感知机 Multilayer Perceptron (MLP) 感知机 Perceptron 卷积神...
机器学习学习索引
weixin_30907523的博客
09-16 210
索引目录 1.机器学习 2.机器学习 3.线性回归 转载于:https://www.cnblogs.com/maplethefox/p/11526333.html
理解 AI IDE 中的代码库索引：深入探讨 Cursor 的实现
最新发布
十年运维开发经验的王义杰在此分享自己的知识和经验
02-25 1368
代码库索引是将整个代码库转化为一个结构化、可搜索的表示形式的过程。这种表示形式使 AI 模型能够快速访问并分析代码的结构、语义和文件之间的关系。传统 IDE 通常依赖语法高亮和静态分析来解析代码的语法，而 AI IDE 则更进一步，通过理解代码的含义和上下文，提供更高级的辅助功能，例如上下文感知的代码补全、智能搜索和自动化代码审查。我们可以将代码库索引想象为构建一张详细的代码地图。
机器学习能革了数据库索引的命吗?
码农翻身
05-13 413
本文来自峰峰max的投稿，老刘做了修改。关系数据库帝国已经独孤求败几十年了！自从1970年E.F.Codd 的《大型共享数据库的关系模型》论文横空出世，为关系型数据库奠定...
机器学习与数据库索引
Old_D7的博客
10-05 941
关系数据库帝国已经独孤求败几十年了！ 自从1970年E.F.Codd 的《大型共享数据库的关系模型》论文横空出世，为关系型数据库奠定了坚实的理论基础，一众关系数据库System R，DB2 ，Oracle，MySQL，Postgres相继诞生，一举推翻了层次和网状数据库的统治。 在过去的几十年中， 对象数据库， NoSQL等相继挑战，但是依然无法撼动它的地位。 当然关系数据库也不是停滞不前，它也在进化，统一的SQL标准，强大的事务支持，更加聪明的查询优化器… 但是帝国也有一个巨大的硬伤，数据都保存在硬盘上，
Spark学习之机器学习包ML
weixin_43648821的博客
05-24 937
Spark的ML软件包，其操作是基于DataFrame的。ML包括转换器(Transformer)、评估器(Estimator)、管道(Pipeline)。 1、 转换器----Transformer 通常是将一个新列附加到DataFrame来转换数据。从高层次上看，当从转换器的抽象类派生时，每个新的转换器需要实现.transform()方法。该方法要求传递一个要被转换的DataFrame，该参数通常是第一个也是唯一的一个强制性参数。其他参数有inputCol、outputCol，inputCol的参数默认
人工智能-机器学习
qq_42837806的博客
05-23 421
什么是数据 数据：未经处理的原始记录（误区：数据只是数字） 数字数据：离散的，如各种统计或测量数据 模拟数据：连续的，如声音、图像、文字等 数据分析思维 核心问题 x是什么，y是什么 y是因变量 定义：因为其他变量的改变而改变的变量 意义：在实际业务中，y刻画的是业务的核心需求，是科研的关键问题 x是自变量 定义：其他变量，或可以解释y的相关变量，可以是一个，也可以是很多个 解决问题 一个数据可分析问题，需要解决x与y的关系 识别和判断，哪些x变量是同y的真的相关，哪些不相关
机器学习 - 支持向量机（SVM）目录索引
GoWeiXH的小天地
01-01 1382
SVM目录索引 线性可分 SVM：硬间隔最大化 线性 SVM：软间隔最大化 非线性 SVM：核技巧 序列最小最优化算法 (SMO） 特点
文章索引::”机器学习方法“，"深度学习方法"原创系列
tony的专栏
12-14 637
转载请注明，本文出自Bin的专栏http://blog.youkuaiyun.com/xbinworld，谢谢！ ———————————————————————————————————————————— 目前我已经整理了的系列原创文章（水平有限，请见谅），还有很多，未完待续： 机器学习方法：回归（一）：线性回归linear regression机器学习方法：回归（二）：回归、
机器学习科学数据包（三）——pandas索引、分组、聚合
Dandandandanta的博客
02-17 407
机器学习科学数据包（三）——pandas索引 索引 为索引起名字： .index.name 行索引： .index 列索引： .columns 判断是否有重复索引： .index.is_unique 多级索引 以用二维的数据表达更高维度的数据，使数据组织方式更清晰。它使用 pd.MultiIndex 类来表示。 s...
【机器学习】十大高频算法索引
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
07-05 243
机器学习的本质：利用数据解决问题。 步骤：收集数据，数据预处理，选择模型，训练，评估，超参选择，预测。 专家系统：if then规则：1976年通过专家系统打造无人驾驶的体系 如果系统中出现无法预先枚举的规则，则无法适用于专家系统。分类算法： C4.5:C4.5 算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法 朴素贝叶斯 SVM KNN Adaboost CART聚类算法： K-Means EM关联分析： Apriori连接分析： PageRank逻辑回归，决策树及随机森林依然是工业界的主流。 实际中可能是多种模
ml index.php,index.php
weixin_39531780的博客
03-23 140
require_once 'vendor/autoload.php';use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;use Phpml\Dataset\CsvDataset;use Phpml\Dataset\ArrayDataset;use Phpml\FeatureExtraction\TokenCountVectorizer;use Phpml\Tok...
机器学习实验
weixin_48528036的博客
04-07 255
学习机器学习 今天开始构建模型啦，没想到系统学习构建的第一个模型还是决策树>.< 主要内容： ID3算法 CART算法 数据实现并比较 首先需要说的是导入数据 因为之前的实验已经保存过数据了，所以我打算直接把数据导入进来使用，当然在这期间，我也发现了之前代码的一些小纰漏（之前存数据时用的随机种子只用了个，所以导致保存的100个留出法的数据竟然一模一样！所以我稍加改进了之前的代码，让我的100个train/test互不相同。 train = np.load(file="train.npy",a
白话机器学习——Pandas索引操作
白话机器学习
04-11 295
本节我们主要学习Pandas的索引操作，数据的索引是整个数据操作最基础也是最核心的部分。
机器学习资源收集、索引
weixin_34185512的博客
03-26 166
机器学习框架 百度PaddlePaddle tensorflow github Models and examples built with TensorFlow Deeplearning4j (DL4J)中文版 数据集 常用数据集 【资源帖】深度学习视觉领域常用数据集汇总 各领域公开数据集下载 自学深度学习，这些途径可以获取数据集 最新的二十个有趣的深度学习数据集 深度学习数据集 聚数力平...
机器学习中的编码：Index编码、OneHot编码和Multiple编码及其对比
WaltSmith的博客
11-18 6145
文章目录一、 Index编码二、 OneHot编码独热编码优缺点什么情况下(不)用独热编码？什么情况下(不)需要归一化？三、 Multiple编码如何使用Multiple编码呢？四、 编码比较参考文献 一、 Index编码 用来对离散的类型特征进行编码，如，不连续的数值、文本，将离散的特征转换成连续的数值型变量。基于索引的编码可以起到数据归一化的作用，如，id为1和10000，当id作为LR的特征...
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