机器学习第一天

最新推荐文章于 2024-06-30 18:59:35 发布
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本文介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习与无监督学习的区别及应用场景。对于监督学习，阐述了回归与分类问题；而对于无监督学习，则重点介绍了聚类算法。此外，文中还提到了用于评估模型效果的代价函数。

一、机器学习定义

        计算机程序通过经验E，引入性能度量P来衡量解决任务T，通过P测定在T上的表现因为E而提高。

二、监督学习

        监督学习即我们给计算机大量并具有结果的数据集，使计算机能够基于这些数据集预测其他数据的结果。

        回归问题（线性的、连续的）与分类问题（离散的）

三、无监督学习

        给计算机大量数据集，计算机自己找到这些数据的结构。

        聚类算法（同一类放在一起）

四、代价函数

        最小二乘法处理线性回归问题

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机器学习的研究主要分为两类研究方向：第一类是传统机器学习的研究，该类研究主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制；第二类是大数据环境下机器学习的研究，该类研究主要是研究如何有效利用信息，注重从巨量...
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机器学习(一)Spark机器学习基础
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10-12 2642
走到水果摊旁，挑了个色泽青绿、敲起来声音浊响的青绿西瓜，一边期待着西瓜皮薄肉厚瓤甜的爽落感，一边愉快地想着，明天学习Python机器学习一定要狠下功夫，基础概念搞得清清楚楚，案例作业也是信手拈来，我们的学习效果一定差不了。最大的一个区别就是它现在真的是深入到我们生活的每一个角落，打开你的手机看看，淘宝，智能推荐，拍一拍，谷歌翻译，搜索引擎，智能出行，智能规划，微信，智能助理，头条，智能推荐，还有机器识别，其实它已经深入的改变了我们生活的每一个角落，而将来它会改变更多。用机器学习的方法来进行数据挖掘。
【第一周】李宏毅机器学习笔记01
qq_30043925的博客
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本周学习了机器学习的基本概念，包括机器学习的函数输入输出类型以及函数的分类，分别了解了简单模型和复杂模型的训练三步骤。认识了神经网络的的结构，了解了深度学习的训练三步骤，学习并手动推导了反向传播法，进一步理解了反向传播的思想以及反向传播中涉及的计算思路。
机器学习题库
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06-16 3091
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机器学习期末考试
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  你是想喝一辈子糖水，还是想用AI改变世界？ 但怎么想是一回事，怎么做往往是另一回事。学习和健身一样，不少人都停留在口头上，有各种借口不曾付诸实施。 为此，YouTube网红Siraj Raval发起了一个挑战赛：#100DaysOfMLCode。 这个挑战赛意在号召大家行动起来，从参与活动的那天起，每天至少花费1小时的时间来学习提升或者应用编程，连续坚持100天，从而更好的理解和掌...
机器学习简介
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机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。在传统计算中，算法是一组明确编程的指令，用于计算或解决问题。而机器学习算法允许计算机对数据输入进行训练，并使用统计分析来输出落在特定范围内的值。因此，机器学习有助于计算机根据数据输入构建模型，以自动化基于数据输入的决策过程。今天的任何技术用户都受益于机器学习。面部识别技术使社交媒体平台能够帮助用户标记和分享朋友的照片。
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动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
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机器学习实战第二天
03-24
### 关于机器学习实战第二天的学习资料 在机器学习领域，许多课程会按照逐步深入的方式安排教学内容。对于“机器学习实战”的第二天学习资料或教程，通常涉及的内容可能包括但不限于监督学习算法的应用、数据预处理技术以及模型评估方法[^1]。 #### 数据预处理的重要性 在实际应用中，数据的质量直接影响到最终模型的效果。因此，在机器学习的第二天培训中，可能会重点讲解如何清洗和准备数据。这一步骤涵盖了缺失值填充、异常值检测、特征编码等内容[^2]。 #### 常见算法介绍 除了数据预处理外，学员还应接触一些基础却重要的分类与回归算法实现过程。比如线性回归、逻辑回归及其优化目标函数设定方式；通过这些理论知识配合具体案例操作练习来加深理解[^3]。 以下是Python环境下简单演示线性回归的一个例子： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 创建虚拟数据集 X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) # 划分训练集测试集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y.ravel(), test_size=0.2) # 初始化并拟合模型 lin_reg = LinearRegression() lin_reg.fit(X_train, y_train) print(f"Coefficients: {lin_reg.coef_}") print(f"Intercept: {lin_reg.intercept_}") ``` 此代码片段展示了如何利用Scikit-Learn库快速构建一个基本的线性回归预测器，并打印其参数估计结果[^4]。 #### 模型评价标准 最后一天也可能讨论有关衡量模型性能的不同指标体系，如均方误差(MSE)，R²分数等概念定义及计算公式[^5]。 ---
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