机器学习1

最新推荐文章于 2025-11-03 22:06:14 发布
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本文介绍了机器学习的基础概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习的原理。通过实例解析了线性回归、逻辑回归等常见算法，并探讨了数据预处理的重要性。此外，还简要讨论了模型评估和调优的基本方法。
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机器学习（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）
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supervised（classification[k nearest neighbor、decision tree、naive bayes、logistic regression、suport vector machie、adaboost]、regression[regression、tree regression]）、unsupervised（k-means、apriori、fp_growth）、distribu
搭建机器学习的Linux虚拟机环境
bswgyljh的专栏
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研究生在学期间一直使用Matlab来搭建机器学习的环境，而目前Python已经成为AI领域的主流编程语言，于是我参照着网上的例子在Linux虚拟机上了搭建了自己的Python3环境安装 VirtualBoxVirtualBox官网 安装Ubuntu16.04 对于新手来说，Ubuntu还是首选，资料也多一些 Ubuntu16.04, 64位Ubuntu16.04, 32位 在VirtualB
机器学习--回归与聚类算法
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2502_91709799的博客
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利用回归方程（函数）对一个或者多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间关系进行建模的一种分析方式。
七月在线机器学习单选刷（三）
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09-01 3828
七月在线选择题刷
人工智能简述
FCzhandu0的专栏
01-19 2107
提起笔来写这篇博客，突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是，工作杂事多，加之懒癌严重，导致这个系列一直没有更新，向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是，按理说，机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写，详细的应用建议应该在讲完机器学习常用算法之后写，突然莫名奇妙在中间插播这么一篇，好像有点打乱主线。 老话说『亡羊补牢，为时未晚』，前面开头忘讲的东西，咱在这块儿补上。我们先带着大家过一遍传统机器学习算法，基本思
机器学习算法
Find_address的博客
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机器学习算法汇总 1.PCA算法 降维是一种常用算法，在降维的众多算法中，PCA无疑是最经典的机器学习算法之一 **【理论内容】** 要学会PCA算法，首先需要了解矩阵分解算法。而矩阵分解算法又分为特征值分解和SVD分解，这两个算法的目的都是提取出一个矩阵最重要的特征。 特征值分解：特征值，特征向量：当我们求特征值和特征向量的时候，就是为了求矩阵A能使哪些向量只发生伸缩变换...
Python机器学习1
08-04
第一章 让计算机从数据中学习将数据转化为知识三类机器学习算法第二章 训练机器学习分类算法透过人工神经元一窥早期机器学习历史使用Python实现感知机算法基于Ir
第六章 机器学习1.ppt
06-11
机器学习简介PPT，主要介绍了机器学习的起源发展以及算法的大致介绍
机器学习考试题目及答案1
08-08
机器学习是一种人工智能领域的核心方法，它允许计算机程序通过经验学习并改进其性能。根据Tom Mitchell的定义，机器学习涉及的任务T、性能度量P和经验E，其中程序在任务上的性能随着经验的增加而提高。在实际应用中...
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04-16
[1][2]机器学习算法用于各种应用，例如电子邮件过滤和计算机视觉，在这些应用中，开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关，计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究...
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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，...
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监督学习是目前最常见的机器学习类型，给定一组样本（通常由人工标注），它可以学会将输入数据映射到标注，深度学习应用几乎都属于监督学习，主要包括分类与回归，也还有更多的奇特变体，主要包括：序列生成、语法树预测、，目标检测、图像分割这几种。自监督学习是监督学习的特例，是没有人工标注的，从输入数据中生成（通常使用启发式算法生成）的标签的监督学习，自编码器就是有名的例子。机器学习算法大致可分为四大类，分别为监督学习、无监督学习、自监督学习和强化学习。...
基于1D-CNN的故障识别机器学习作业
资源摘要信息: "1D-CNN_1DCNN_机器学习_python_" 一维卷积神经网络（1D-CNN）是一种在时间序列数据上应用的深度学习模型，用于从序列数据中提取特征和模式。本课程作业涉及使用1D-CNN网络进行故障识别，这是一个...
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