机器学习基础

最新推荐文章于 2025-06-09 23:54:15 发布
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文章标签： 人工智能
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机器学习基础入门：学习数据预处理、监督学习、无监督学习、强化学习等概念。掌握Python编程，熟悉常用算法如线性回归、决策树等，并通过实践项目加深理解。

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机器学习基础知识
weixin_42654066的博客
04-06 4027
文章目录概述一、机器学习分类1. 主要任务2. 分类方式3. 监督学习3.无监督学习总结 概述 机器学习(Machine Learning, ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，目的是把数据转换成有用的信息。机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 一、机器学习分类 1. 主要任务
机器学习基础之数据集
motianyu1992的博客
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训练数据：用于训练，构建模型 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效
机器学习(一)Spark机器学习基础
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10-12 2539
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。
统计机器学习基础知识
老猿Python
08-31 2057
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目录1 线性代数1.1 矩阵定义1.2 矩阵中的概念1.2.1 向量1.3 矩阵的运算1.4 矩阵的转置1.5 矩阵的逆2 微积分2.1 导数的定义2.2 偏导数2.3 方向导数2.4 梯度2.5 凸函数和凹函数3 概率统计3.1 常用统计变量3.2 常见概率分布3.3 重要概率公式 1 线性代数 导语:这些只是很基础的大学数学课本中的知识,如果考研的话,似乎看完这些也只是个知识点回顾,对做题并没有什么帮助.但是对于机器学习这些知识是必知必会的,要不然容易遇到看不懂! 1.1 矩阵定义 由 m ×
机器学习基础（一）理解机器学习的本质
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将在本节深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
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10-31 2万+
前言 本文主要是分享一下机器学习初期，基本的环境搭建。也适用于其他python工程化项目环境搭建。都差不多。 Anaconda安装 anaconda官方链接：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform 点击Get Started 点击Download Anaconda installers 根据自己的操作系统，下载对应的安装包。 安装anaconda 一路点下去..
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结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
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