机器学习

最新推荐文章于 2025-08-08 21:05:12 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
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计划学习吴恩达在Coursera上的机器学习和深度学习课程，当前遇到的问题是外网连接不稳定，打算在掌握Python之后再深入研究。现记录以备后续跟进。

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认识机器学习
m0_73879806的博客
05-04 2160
机器学习这个词的英文名称是 Machine Learning(简称ML) 的直译，在计算界Machine一般指计算机，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。传统上如果我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因有果，非常明确。但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受你输入的指令，相反，它接受你输入的数据!也就是说，机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。从人的方面来看，机器学习更像是用经验来解决问题。
机器学习—— 机器学习运维（MLOps）
2303_80737493的博客
10-16 8598
机器学习—— 机器学习运维（MLOps） 机器学习运维（MLOps）——提高模型管理和部署效率的必备技能 什么是MLOps？ 为什么MLOps很重要？ MLOps 示例：构建一个简单的ML流水线 MLOps的关键工具 总结 机器学习运维（MLOps）——高效管理和部署AI模型的工具 MLOps 的优势 MLOps 实践的关键工具 示例代码：使用MLflow进行模型管理和部署 结论
机器学习简史
懒人的技术笔记
03-18 2715
站在AGI的门槛前，机器学习仍在书写新的传奇，而它的每一次进步，都在重新定义人类认知的边界。
机器学习的介绍
2201_75874206的博客
06-05 6113
机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并改善自身性能的技术，而无需进行明确的编程。它依赖于模式识别和推理，通过统计模型和算法来实现特定任务。机器学习的核心在于让计算机从经验中学习，而不是通过手动编程来实现特定的任务。
机器学习完整路径
hanlifeng2000的专栏
07-12 2575
全书共18 章，主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、加性模型、树和相关方法、Boosting 和加性树、神经网络、支持向量机和柔性判断、原型方法和最近邻、非监督学习、随机森林、集成学习、无向图模型和高维问题等。本书由麦络，爱丁堡大学信息学院助理教授，博士生导师和董豪，北京大学计算机学院助理教授，博士生导师合著，图书在github上开源，同时收到了来自学界和产业界的各位优秀教授、研究者、和从业者的诸多写作建议。
1.1 机器学习简介
tang7mj的博客
08-28 2224
机器学习（Machine Learning）是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以便获取新的知识或技能，并通过重新组织已有的知识结构来不断改善其自身性能。机器学习在人工智能中占据重要位置，是实现人工智能的关键途径之一。研究方向：机器学习是人工智能的一个研究方向，主要研究对象是人工智能算法，研究重点是如何在经验学习中改善具体算法的性能。自动改进：机器学习研究能通过经验来自动改进自身的算法，这使得计算机能够从数据中学习，不断提升其决策能力。数据驱动。
【机器学习】机器学习在教育领域的应用场景探索
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机器学习和深度学习的区别
抟土成人祖，炼石补青天。眼中览银河，手可摘星辰。
09-24 4128
机器学习（Machine Learning, ML）：是一种通过数据来训练算法，让计算机从经验中学习，并在没有显式编程的情况下做出决策或预测的技术。它包括多种不同的算法，例如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）等。深度学习（Deep Learning, DL）：是机器学习的一个子领域，专注于使用多层神经网络模拟人脑的工作方式，尤其擅长处理大量的、非结构化的数据（如图像、视频、语音）。深度学习依赖于人工神经网络，尤其是深层神经网络（DNN），通常有多个隐藏层。特点机器学习（ML）
双重机器学习DML（代码+案例+数据）
09-24
python-双重机器学习（Double Machine Learning, DML）是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法，它在经济管理领域有着广泛的应用。这种方法特别适用于处理高维数据和复杂的非线性关系，同时能够提供无偏的参数...
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...
17day-人工智能-机器学习-分类算法-KNN
2401_87710133的博客
08-05 858
knn算法全名叫做k-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN），看到名字是不是能想到是算距离的，第一个k是指超参数的意思，就是可以认为设置的意思，这里是指最近的k个样本。
机器学习-Logistic Regression
iamfromhuoxing的博客
08-08 269
ggg代表一个常用的逻辑函数（logistic function）为SSS形函数（Sigmoid function），公式为：gz11e−zgz1e−z1​hx11e−wTxhx1e−wTx1​。
机器学习及其KNN算法
最新发布
qq1851417332的博客
08-08 1035
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的核心分支，旨在通过算法让计算机从数据中自动学习规律并优化性能，而无需显式编程。这一技术领域起源于20世纪50年代，随着计算能力的提升和大数据时代的到来，在21世纪得到了迅猛发展。
自适应反步控制：理论与设计
courage_sir的博客
08-08 266
本文提出了一种自适应反步控制方法，用于处理具有未知参数的二阶非线性系统。该方法通过设计虚拟控制律和参数更新率，确保闭环系统稳定性和状态跟踪性能。首先定义跟踪误差并构建Lyapunov函数，推导出虚拟控制律和参数估计更新律；接着设计实际控制输入消除未知参数影响，并证明系统全局渐近稳定性。理论分析表明，该方法能有效处理参数不确定性，实现期望轨迹的渐进跟踪，同时保证所有状态有界。
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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