机器学习理论概念

详解人工智能(AI) 机器学习(ML) 深度学习(DL) 有三个词,这两年出现的频率越来越高:人工智能(AI),机器学习(ML),深度学习(DL),到底他们哥仨是什么关系?今天小编化繁为简,用几张图带你迅速看明白。关系如图,从提出概念的时间上来看也很清楚: 人工智能AI:模拟人脑,辨认哪个是苹果,哪个是橙子。 机器学习ML:根据特征在水果摊买橙子,随着见过的橙子和其他水果越来越多,辨别橙子的能力越来越强,不会再把香蕉当橙子。 机器学习强调“... 阅读详情

Sigmoid函数

  1. 逻辑回归LR
  2. 函数描述
  3. 置信区间

Softmax函数

数学概念

  1. 离散型随机变量&连续型随机变量
  2. 概率函数,概率密度函数,概率分布函数
  3. 高斯分布
  4. 均值,标准差,方差,协方差
  5. 方差的理解:无偏估计理解1,无偏估计理解2
  6. 数学期望

最小二乘法

PRML读书会第一章 Introduction(机器学习基本概念、学习理论、模型选择、维灾等) 第一章Introduction由西安交通大学常象宇博士主讲,深入浅出的介绍了机器学习的基本概念、学习理论、模型选择、维灾等。 阅读详情

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Day 1: 机器学习理论基础 - 核心概念篇

这篇文章介绍了机器学习的基础理论和实践应用。首先概述了机器学习的历史发展,从1950年代的早期神经网络到当前的深度学习时代。然后详细解析了机器学习的三大范式:监督学习(用于分类和回归)、无监督学习(用于聚类和降维)和强化学习(通过奖励机制学习)。文章还解释了特征、标签、训练集等核心术语,并强调了数据预处理的重要性,包括处理缺失值、异常值和格式不一致等问题。最后通过一个房价预测案例,展示了完整的数据预处理流程,包括数据生成、探索性分析(检查缺失值、统计摘要等)等步骤。文章为读者提供了机器学习从理论到实践的全面

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简介: 机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,使之不断改善自身性能。是一门能够发掘数据价值的算法和应用,它是计算机科学中最激动人心的领域。 机器学习目的: 通过自学习算法从数据中获取知识,进而对未来进行预测。 机器学习应用: 语音识别 无人驾驶 垃圾邮件过滤 1. 基于规则学习和基于模型的学习 基于规则的学习 没有机器学习之前 垃圾邮箱的过滤 但是基于规则的学习有一定的缺点: 规则是可以改变的 无法避免人为因素带来对结果的影响 基于模型的学习 机器学习学习什么?

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JAVA高级架构 758
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阿庆1996
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