机器学习1

最新推荐文章于 2025-05-31 01:39:33 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）
LETFLY'S LAB
08-18 8074
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
机器学习算法
xingchenhy的博客
06-27 568
这里只是算法简单介绍，笔试面试准备 一、朴素贝叶斯： 　　有以下几个地方需要注意： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知，=, 因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总
人工智能简述
FCzhandu0的专栏
01-19 2073
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10大经典算法详解
最新发布
Gupao123的博客
05-31 761
本文系统介绍了机器学习领域的十大核心算法，包括决策树、朴素贝叶斯、K近邻、AdaBoost等。每个算法都从原理、实现过程和优缺点三个维度进行解析：决策树通过特征选择构建分类规则，但容易过拟合；朴素贝叶斯基于概率预测，但对特征独立性假设严格；K近邻简单直观但计算量大；AdaBoost通过弱分类器组合提升精度。文章还特别对比了不同决策树算法（ID3、C4.5、CART）的改进点，并形象比喻了EM算法的迭代思想。这些算法涵盖分类、聚类、回归等机器学习主要任务，是构建AI模型的基础工具集。
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
机器学习实战源代码.rar_python机器学习_机器学习_机器学习代码_机器学习实战_机器学习源码
07-14
机器学习源码，供机器学习初学者下载，主要用的语言是python.
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...
动手学机器学习.zip
04-03
[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...
Python机器学习实践指南.zip_python_python 教程_python 机器学习_python机器学习_机器学习
07-15
python编程资料，实用，可自行学习.除此之外还可学习机器学习算法。
机器学习的算法
ifyouloveme_的博客
09-18 1424
监督学习：通过已有的输入数据和对应的输出标签进行学习，目标是建立一个模型能够根据输入准确预测输出。例如，根据房屋的面积、房间数量等特征预测房屋价格，这里房屋的面积、房间数量等是输入数据，已知的房屋价格就是输出标签。- 非监督学习：在没有明确输出标签的情况下，对输入数据进行分析和探索，旨在发现数据中的潜在结构或模式。- 非监督学习：可用于客户细分（通过聚类将客户分成不同群体以便针对性营销）、数据降维（在处理高维数据时减少特征数量以简化分析）、异常检测（发现与大多数数据模式不同的异常数据点）等。
《机器学习算法》
漫步量化
05-10 1137
名字是误导性，没有太多关于算法的内容。大概介绍了常见的各类机器学习算法在python中的实现，不深入。 不过我觉得还会再看，等后面把机器学习各部分深入领悟之后，再看翻翻本书，如果都能看懂，说明学得还可以，做为检测机器学习知识掌握程度的一本书吧。 《机器学习算法》 GiuseppeBonaccorsoGiuseppe BonaccorsoGiuseppeBonaccorso 罗娜 2018.5.1...
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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