推荐一篇文章--机器学习那些事

最新推荐文章于 2024-01-27 21:54:03 发布
原创 最新推荐文章于 2024-01-27 21:54:03 发布 · 3.6k 阅读 · 4 ·
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本文介绍了由华盛顿大学教授Pedro Domingos撰写的《机器学习那些事》一文的主要内容，涉及特征提取、分类器选择及性能评估等核心概念，适合机器学习初学者及计算机视觉研究人员阅读。
    最近看到一篇文章，《机器学习那些事》，是发表在中国计算机学会通讯上面的一篇译文，译者为清华博士后刘知远，原作者为华盛顿大学教授Pedro Domingos；文章用通俗易懂的方式解释了机器学习的很多方面，包括，特征提取，分类器选择，分类性能评价，如何选择合适的特征，目标函数，算法优化。。。对于机器学习的初学者而言，是很好的概述性文章，当然，如果你从事计算机视觉方面的研究，也建议阅读该文章，毕竟，计算机视觉跟机器学习也是紧密相连的。文章可以在这里下载： http://download.youkuaiyun.com/detail/carson2005/5071351
[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）
杨秀璋的专栏
07-06 2万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望
AI学习指南机器学习篇-t-SNE算法原理
俞兆鹏的博客
07-18 2121
t-SNE算法是一种强大的非线性降维和可视化工具，通过保持高维空间数据点之间的相对距离，将高维数据映射到二维或三维空间。本篇文章详细介绍了t-SNE算法的原理，包括概率分布、相似度计算和优化过程，并给出了示例来帮助读者更好地理解。t-SNE算法在机器学习和数据可视化领域有着广泛的应用前景，希望本篇文章能给读者带来帮助和启发。
深度译文：机器学习那些事 关于自己的理解
weixin_33670713的博客
07-07 416
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
机器学习哪些事
帮助100万人颠覆负面潜意识，实现人生蜕变，培养1万名潜意识开发导师
03-27 289
1.机器学习可以根据训练时监督的量和类型分为四类 ：监督学习，非监督学习，半监督学习和强化学习 1.1监督学习：用来训练算法的训练数据包含了答案（即标签） 重要的监督学习算法：K近邻算法，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树和随机森林，神经网络 1.2非监督学习：用来训练算法的训练数据没有包含标签的 重要的非监督学习算法：1.聚类（K均值，层次聚类分析-HCA;期望最大值）2.可视化和降维（...
机器学习那些事
Sean的博客
04-01 659
个人机器学习的一些经验 对于一个初学机器学习的人来说，一开始是十分懵逼的一件事情，可以说网上的参考资料很多，但是找到自己适合的还是很难。 在学习机器学习的过程中找了很多书看。最后个人觉得几本比较好的书，可以适合初学者看看。李航老师的统计学习方法，Peter Harrington的机器学习实战。麦好的机器学习实践指南，都是比较不错的书籍 我在学习机器学习的过程中，一般是先看李航老师的统计学习方法，学习
2.数据集划分与性能度量
qz的博客
09-20 817
一、 经验误差与过拟合 错误率：把分类错误的样本数占样本总数的比例，如果m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E = a/m 精度：1- a/m 训练误差（经验误差）：学习器在训练集上的误差 泛化误差：在新样本上的误差 过拟合：对训练样本某些特点学的太过，导致泛化性能下降 欠拟合：对训练样本的一般性质尚未学好 二、 数据集划分 1. 留出法 留出法直接将数据集D划分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T。 常见做法为：1/5 ~ 1/3 样本作为测试集 训练/测试集的划分要尽可能保
机器学习：TF-IDF 算法学习
myksecret的博客
01-27 2744
考虑到文章有长短之分，为了便于不同文章的比较，进行"词频"标准化。
读文献--《机器学习隐私保护研究综述》
攀登
11-15 3895
这篇文章是谭作文教授2020年发表在软件学报上的一篇文章。谭作文是江西财经大学计算机系教授，博士研究生导师。中国科学院数学与系统科学研究院访问学者，瑞典Uppsala大学信息技术系访问教授。研究兴趣是密码学、隐私保护、区块链等。在权威学术期刊和信息安全国际会议上发表论文80多篇，第一作者SCI检索论文22篇，主持国家自然基金项目3 项、省部级项目8项，参与国家自然基金项目3 项。 零、摘要 机器学习是如今的核心技术，在模型训练时需要大量数据。如何低成本、高效保护这些数据是一个重要问题。本文介绍机器学习及其隐
AI机器学习实战 | 使用 Python 和 scikit-learn 库进行情感分析
AI时代光年
11-15 7823
上述代码完成了一个简单的情感分析任务。根据具体需求和数据集，您可能需要调整预处理步骤、特征提取方法和支持向量机参数。此外，还可以尝试使用其他机器学习算法，如神经网络、决策树、随机森林等，以提高模型性能。以上代码只是一个简单的机器学习项目示例，实际应用中可能需要根据具体任务和数据类型进行调整。此外，根据实际需求，您可能还需要学习更多的机器学习算法和高级技巧，如神经网络、深度学习、集成学习等。情感分析是自然语言处理领域的一个热门课题，AI 和机器学习技术在情感分析中有着广泛的应用。
机器学习的那些事
李是李雅普诺夫的李的博客
04-27 151
从可编程计算机问世开始，人类就已经在思考如何使得机器变得更加智能化，去赋予机器人性化的思考能力和严谨的学习能力。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。作为人工智能的一个分支，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。如今，机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场...
机器学习模型的11个要点
经管与EE复合奇葩专业的专栏
02-25 1227
【原题】A Few Useful Things to Know About Machine Learning 【译题】机器学习的那些事 【作者】Pedro Domingos 【译者】刘知远 【说明】译文载于《中国计算机学会通讯》 第 8 卷 第 11 期 2012 年 11 月 ，本文译自Communications of the ACM 2012年第10期的“A Few Useful T
如何学习机器学习的一点心得
lcjpure的专栏
10-14 9669
结合自己的学习经历，总结一下如何学习机器学习。我自己的学习过程其实是非常混乱和痛苦的，一个人瞎搞现在也不知道入没入门。希望能对其他想自学机器学习而找不到方向的人有一点点帮助。 一、可以读读一些科普性的，综述性的东西。 南京大学周志华教授写的科普文章《机器学习和数据挖掘》还不错，对机器学习和数据挖掘的区别说的挺好。另外对机器学习的历史和前景做了说明。文章最后也给出了领域内比较重要的会议和期刊。
入门机器学习，看这一篇就够了！
Dou_Hua_Hua的博客
09-10 1915
机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域交叉的学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习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。机器学习是人工智能的一个重要分支，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。 机器学习的定义 机器学习是相对人的学习而言。简单来讲，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。 稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识
PAC学习理论：机器学习那些事
alppkk4545的博客
12-14 1104
参考翻译，有大量删除和修改，如有异议，请拜访原文。一定要看英文原文！！！。 本文转载于：深度译文：机器学习那些事 英文【原题】A Few Useful Things to Know About Machine Learning 机器学习是有别于专家系统（基于知识/规则）的一种模式识别方法，与...
IPC4J进程间内存共享库_基于inotify事件通知机制与mmap内存映射及shm_open共享内存API构建的半双工高性能跨进程通信框架_实现Linux环境下与发行版无关的进程.zip
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12-04
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（48页PPT）DG某著名企业云平台赋能企业数字化转型.pptx
12-04
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12-04
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