6 方法来源（教人如何学习和教机器如何学习，本质上是一回事）

最新推荐文章于 2025-04-22 21:43:59 发布
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本文探讨了机器学习的基本原理，强调其作为人工智能核心的价值所在，不仅介绍了机器学习的技术细节，还讨论了它如何为日常学习提供理论指导。
第05课：机器是如何学习的？
YeJuliaLi的博客
09-22 417
什么是机器学习？字面理解，就是让机器自己学会某种东西。 更准确一点，机器学习就是：让计算机程序（机器），不是通过人类直接指定的规则，而是通过自身运行，习得（学习）事物的规律，和/或事物间的关联。 对人类而言，一个概念对应的是具体的事物，一般而言，人类对其有所认知的事物，都不是孤立的，互相之间有着各种各样的关联。 比如说： 当我们对一个人说“苹果”的时候，TA 可能马上就会想到那个圆圆的，香甜...
[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
揭秘：机器究竟是怎么学习的？
人工智能学家
06-19 715
来源：雪球摘要：从算法的角度看，机器学习有很多种算法，例如回归算法、基于实例的算法、正则化算法、决策树算法、贝叶斯算法、聚合算法、关联规则学习算法和人工神经网络算法。从算...
机器学习是如何运作的？谷歌来告诉你
周红伟讲AI
11-13 668
机器学习是如何运作的？谷歌来告诉你 2015/11/13 · IT技术 · Google, 机器学习 分享到： 3 MongoDB 在线讲座之如何测试、调整及监控MongoDB性能走进大数据之storm流式计算基础Premiere魔术——图片变电影CSS深入理解之vertical-align 本文由 伯乐在线 - 至秦 翻译，tool
机器是如何学习的？
Great Expectations的博客
06-14 2555
注：  本系列 课程源于李烨 · (微软高级软件工程师)老师的文档   在gitbook 上可以买到李老师课程。   什么是机器学习？字面理解，就是让机器自己学会某种东西。   更准确一点，机器学习就是：让计算机程序（机器），不是通过人类直接指定的规则，而是通过自身运行，习得（学习）事物的规律，和/或事物间的关联。 对人类而言，一个概念对应的是具体的事物，一般而言，人类对其有所认知的事物，...
你知道机器是怎么学习的吗？
博文视点（北京）官方博客
02-07 3431
在一次家庭饭局上，我父亲提到：现在科技真发达，连人工智能都出来了，可以识别你的人脸，可以算计你的消费能力，甚至下棋的时候，还能下赢人类中的顶级高手！对此他老人家有个疑问：这些人工智能怎么这么聪明，难道自己就会了？ 我顿时愣了一下，是啊，如果机器学习会思考，那么是如何思考的呢？ 就拿人工智能中应用最广的机器学习来说，在整个学习流程中，其实并不是自己就会了。如果大致分为两类的话，可以分为监督学习和无监...
机器学习方法的应用研究.pdf
09-24
不同机器学习方法在不同领域有其各自的优势，但机器学习的本质和最佳实践仍在不断的探索之中。 在应用方面，机器学习在数据挖掘、模式识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。在大数据时代，如何从海量数据中提取...
机器学习平台建设（一）
2301_81887304的博客
01-17 2892
下图是较简化的机器学习平台架构，概括了机器学习平台的主要功能和流程。本章会进行简要介绍，在功能章节再展开详述。机器学习最主要的三个步骤可概括为：数据处理、建模以及部署。数据处理，即所有和数据相关的工作，包括存储、加工、采集和标记几大主要功能。前三者与大数据平台几乎一致，标记部分是机器学习平台所独有。数据存储较好理解，要根据存取的特点找到合适的存储系统。数据加工，也被称为ETL（Extract，Transform，Load），即将数据在不同的数据源间导入导出，并对数据进行聚合、变形、清洗等操作。数据采集，即从
机器学习 从入门到精通 day_01
qq_59348412的博客
04-07 1521
Python语言机器学习工具Scikit-learn包括许多智能的机器学习算法的实现Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API接口函数sklearnscikit-learn中文社区玩具数据集的数据量小，数据在sklearn库的本地，只要安装了sklearn，不用上网就可以获取。函数返回现实世界数据集的数据量大，数据只能通过网络获取。函数说明。
进阶篇 第 5 篇：现代预测方法 - Prophet 与机器学习特征工程
最新发布
weixin_54856108的博客
04-22 1044
一个专注于易用性、自动化和处理特定业务场景（强季节性、节假日）的优秀工具库。当你需要快速、稳健、可解释的结果时，它是一个首选。一种更通用的方法论，将预测问题转化为监督学习。其核心在于构建能够捕捉时间信息的特征，然后可以利用整个机器学习生态系统的强大模型。这种方法提供了极大的灵活性，特别适合处理复杂关系和融入多源信息。这两种方法并非相互排斥，有时甚至可以结合使用（例如，用 Prophet 的成分作为 ML 模型的特征）。理解它们的原理、优势和局限性，将使你能够根据具体问题选择最合适的工具。
机器是如何学习的？（监督式学习）
DynmicResource的博客
04-20 2493
theme: orange 一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第20天，点击查看活动详情。 众所周知，机器学习增强了人类的能力，让以前人脑不可能的事情变成了可能。机器学习目前广泛应用于金融、产品销售、新媒体、医疗、社会科学、游戏娱乐、工业制造等众多领域，它无处不在，并且在蓬勃发展！但接下来的问题是，应用场景虽然不同，但其原理都是相同的，那么机器是如何学...
机器是如何学习的？（非监督式学习）
DynmicResource的博客
04-21 1418
theme: orange 一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第21天，点击查看活动详情。 众所周知，机器学习增强了人类的能力，让以前人脑不可能的事情变成了可能。机器学习目前广泛应用于金融、产品销售、新媒体、医疗、社会科学、游戏娱乐、工业制造等众多领域，它无处不在，并且在蓬勃发展！但接下来的问题是，应用场景虽然不同，但其原理都是相同的，那么机器是如何学...
机器学习的学习方式
持续学习中
06-07 1496
作者：谭东     一般根据我们的数据类型的不同，对相应问题的建模也有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。     主要分为：监督学习，非监督学习，半监督学习和强化学习。
机器为什么可以学习
YoungGy的专栏
02-21 2102
机器学习、人工智能炙手可热，但是机器到底为什么可以学习呢？本文将从霍夫丁不等式讲到VC维，探究机器学习的原因所在。
[JS]JS中call/apply/bind方法总结
超越
12-06 831
JavaScript的一大特点是，函数存在「定义时上下文」和「运行时上下文」以及「上下文是可以改变的」这样的概念。在JavaScript中，call和apply都是为了改变某个函数运行时的上下文(context)而存在的，换句话说，就是为了改变函数体内部this的指向。bind方法用于指定函数内部的this指向（执行时所在的作用域），然后返回一个新函数。bind方法并非立即执行一个函数。call/
机器是如何学习的？机器学习原理
gu1857035894的博客
06-01 1140
随着人工智能技术的发展，机器学习已成为软件 / 互联网行业的常用技能，并开始向更多行业渗透。对越来越多的 IT 技术人员及数据分析从业者而言，机器学习正在成为必备技能之一。那么机器是如何学习的？机器学习原理是什么？今天我们就来聊聊机器学习的“入门级”问题。机器是如何学习的？对于人类而言，一个概念对应的是具体的事物，我们认知的事物都不是孤立的，互相之间有着各种各样的关联。比如我们对一个人说“苹果”的时候，他可能会想乔布斯创立的公司;也有可能想到圆圆的、香甜的、有皮有核的水果;也有可能想到香蕉、菠萝等其他水果。
这可能是最简单易懂的机器学习入门（小白必读）
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机器学习算法与Python学习
07-31 28万+
作者 | Lizzie Turner编译 | 专知翻译 | Xiaowen本文用浅显易懂的语言精准概括了机器学习的相关知识，内容全面，总结到位，剖析了机器学习的what，...
什么是机器学习&&什么是深度学习
Major_S的博客
10-31 830
一 机器如何学习 机器学习就是通过自身运行，习得（学习）事物的规律和事物间的关联 让一段程序了解客观世界变化万千的事物，则必须将这些事物数值化，将事物的变化和不同事物之间的关联转化为运算 说到数值，大家可能本能地想到 int、double、 float……但实际上，如果将一个语言要素对应成一个标量的话，太容易出现两个原本相差甚远的概念经过简单运算相等的情况。 假设“苹果“被转化为2，而“香蕉”被转...
1.7 什么是软件生命周期模型？试比较瀑布模型，快速原型模型，增量模型和螺旋模型的优缺点，说明每种模型的适用范围
Cedrus
09-26 2万+
软件生命周期模型：是从一个特定角度提出的对软件过程的简化描述，是对软件开发实际过程的抽象，它包括构成软件过程的各种活动、软件工件以及参与角色等。 瀑布模型的优点： 有利于大型软件开发过程中人员的组织、管理，有利于软件开发方法和工具的研究，从而提高了大型软件项目开发的质量和效率。 瀑布模型的缺点： （1）开发过程一般不能逆转，否则代价太大； （2）实际的项目开发很难严格按该模型进行
Holberton机器学习项目代码仓库
综上所述，该存储库是一个高度结构化、工程化导向的机器学习学习平台，融合了现代软件开发实践与数据科学方法论，旨在培养具备实战能力的AI工程师。它不仅是代码的集合，更是思维训练、问题解决和技术表达的综合载体...
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