机器学习资料收集

最新推荐文章于 2025-10-07 15:06:45 发布
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#机器学习

本文汇总了机器之心深度研学社2016年第46周的重要内容，涵盖了最新的技术文章和研究资料，适合对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。

网上的资料层出不穷，来不及看，先记录一下觉得值得看的：

机器之心深度研学社每周干货

- 2016年第46周

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机器学习流程—数据收集
2401_84052244的博客
04-20 4229
数据可以采用各种形式，例如数值、分类或时间序列数据，并且可以来自各种来源，例如数据库、电子表格或 API。机器学习算法使用数据来学习输入变量和目标输出之间的模式和关系，然后可用于预测或分类任务。标记数据未标记数据标记数据包含模型尝试预测的标签或目标变量，而未标记数据不包含标签或目标变量。机器学习中使用的数据通常是数字或分类的。数值数据包括可以排序和测量的值，例如年龄或收入。分类数据包括代表类别的值，例如性别或水果类型。数据可以分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
解决几乎所有机器学习问题
10-23
- 数据收集：这是机器学习的第一步，需要收集相关的训练数据和测试数据。 - 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，为后续的模型训练做好准备。 - 模型选择：根据问题的性质和数据的特点...
机器学习资料搜集
hello world
08-18 728
1.机器学习入门的绝佳材料：斯坦福大学机器学习课程原始讲义(含公开课视频) 2.知乎—机器学习该如何入门的回答 3.机器学习入门资料汇总
机器学习简史
懒人的技术笔记
03-18 3142
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】机器学习流程之收集数据
m0_74195174的博客
02-07 3490
在本文中，我们将探讨机器学习流程中收集数据的重要性，以及一些收集数据的最佳实践。
机器学习——机器学习概述
qq_41134073的博客
07-15 1633
机器学习概述
机器学习介绍与数据集
2201_75768010的博客
02-24 2531
机器学习（Machine Learning）是让计算机从数据中自动学习规律，并依据这些规律对未来数据进行预测的技术。它涵盖聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等多种算法 ，基本思路是模拟人类学习行为，通过经验归纳总结规律来预测未来。scikit - learn 是 Python 语言的机器学习工具，包含许多智能的机器学习算法实现，文档完善，上手容易，拥有丰富的 API 接口函数。
机器学习的流程
最新发布
经天纬地，格物致理
10-07 1521
在当今数据驱动的时代，机器学习（Machine Learning）已成为解决各类复杂问题的重要手段。从语音识别、图像分类到气象预测、金融风控，机器学习的应用几乎无处不在。然而成功构建一个高性能的机器学习模型并非仅仅依靠算法本身，而是一个系统的、循序渐进的过程。本文将结合下图，详细介绍机器学习的完整工作流程。
小白入门机器学习概述
码事漫谈
04-01 1713
机器学习是一种使计算机能够从数据中自动学习并改进的技术。它通过构建模型，从大量数据中提取规律，并利用这些规律对新的数据进行预测或决策。例如，垃圾邮件检测系统可以通过学习大量已标记的邮件数据，自动识别新的邮件是否为垃圾邮件。机器学习是一个强大的工具，可以帮助我们从数据中自动学习并做出预测或决策。通过理解机器学习的基本概念、类型和流程，以及掌握基础数学知识和数据处理技能，你可以快速入门机器学习。实践案例是学习机器学习的重要环节，通过实际操作可以更好地理解和应用机器学习算法。
机器学习（深度学习）
热门推荐
2301_78581215的博客
07-08 3万+
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数据量大，数据只能通过网络获取。
机器学习知识点的思考总结与资料收集及持续更新
08-18
为了便于学习者系统地掌握机器学习的知识点并持续更新，本压缩包文件提供了一份名为“机器学习相关的知识点思考总结以及资料收集持续更新”的文档。该文档不仅包含了对机器学习基本概念、算法原理、模型评估等基础...
关于机器学习相关内容的文档资料汇总
08-17
因此，相关文档资料的收集与整理就显得尤为重要，它可以帮助学习者系统地学习和理解机器学习的核心内容，以及如何将理论应用到实际问题的解决中去。 目前，网络上存在着大量的机器学习资源，但这些资源的质量...
机器学习原理教案机器学习概述教案PDF
03-11
一个机器学习项目的生命周期通常包括数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、训练、测试和部署等步骤。在这个过程中，数据质量对模型性能至关重要，因此数据预处理往往占了项目的主要时间。选择合适的模型和算法，...
机器学习资料、笔记及代码.zip
10-22
本资源中所包含的机器学习资料、笔记及代码，对于初学者和希望深入了解机器学习的研究者来说，是一份宝贵的资料。它不仅提供了机器学习的基本理论框架，还包括了丰富的实践案例和示例代码，使得学习者能够通过阅读...
使用TensorFlow编写识别数字的CNN训练程序详解
ligang_csdn的博客
01-01 2万+
文本代码基于TensorFlow 0.12.0版本，使用tf.contrib.learn封装的方法来实现CNN。 CNN的结构从网上借用一张图片来表示一下，是一个有2层hidden layer的CNN。MNIST数据的获取以往我们获取MINIST的方式是: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = i
TensorFlow 0.12 Estimators Models Layers学习笔记
ligang_csdn的博客
12-29 5519
TensorFlow在tensorflow.contrib包中有很多封装好的工具，最近在学习中用到了一些模块，在这里做一些笔记。Estimators位于tensorflow.contrib.learn 引用 深度解析TensorFlow组件Estimator：构建自定义Estimator 里面的观点，其作用是： 是TensorFlow训练和评估模块的抽象和基类。它利用graph_actions.p
机器学习--kNN算法
ligang_csdn的博客
12-21 556
最近看完了Machine Learning in Action对kNN的介绍，应该说是简单易懂的，在这里记录一些要点。 kNN介绍参看WikikNN的特点 简单 有监督 分类算法 无须训练 数据需要归一化 k最好取奇数，避免平等投票 如果样本和特征多的话，计算量大（导致预测速度慢） 数值和标称都可以用 距离函数 欧氏距离(Euclidean distance) 曼哈顿距离(Manhattan
神经网络的一些笔记
ligang_csdn的博客
01-05 543
为什么ReLU比较好？(https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-nutshell-history-training/) 这篇文章有一个解释：Sigmod函数在x比较大的时候，梯度很小，所以收敛很慢，而ReLU在x>0时梯度恒定为1，收敛速度比Sigmod快，所以现在梯度比较大的激活函数比较受欢迎。
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