深度学习，机器学习部分基本概念

最新推荐文章于 2024-09-26 23:33:22 发布
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机器学习的基本概念
一名新生程序员的日常
03-12 4511
监督与无监督的概念 机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。 由于我们的课程是面向机器学习入门的同学，所以我主要介绍监督和无监督学习的部分，强化学习的部分不做介绍。 首先，什么是监督学习呢？它和无监督学习的区别又是什么呢？ 监督学习是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。相反的，无监督学习是指从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题。 由此可知：监督学习和无监督学习的区别在于数据是否有标注，那么数据一般长什么样呢？标注指的又是什么呢？ 样本、特征、标记 为了让你对数据有一个直观的印象，我们先来看
深度学习知识点全面总结
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专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
机器学习基本概念梳理
ForLearning
12-07 1万+
1. 什么是机器学习？ 权威定义： Arthur samuel: 在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域。 Tom Mitchell: 对于某类任务T和性能度量P，如果计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么就称这个计算机程序从经验E学习。 其实随着学习的深入，慢慢会发现机器学习越来越难定义，因为涉及到的领域很广，应用也很广，现在基本成为
机器学习的9个基础概念和10种基本算法总结.
12-29
机器学习的9个基础概念和10种基本算法总结.
机器学习系列手记（一）：机器学习基本概念和分类
yly_3026925713的博客
02-27 662
机器学习基本概念和分类 一、基本概念       机器学习：指计算机通过观察环境，与环境交互，在吸取信息中学习、自我更新和进步。它是基于数据建立模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，又回到对数据的分析和预测中。     &nb...
机器学习(二):基本概念
cloud-2014的专栏
07-17 621
1. 基本概念：训练集，测试集，特征值，监督学习，非监督学习，半监督学习，分类，回归 2. 概念学习：人类学习概念：鸟，车，计算机     定义：概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数 3. 例子：学习 “享受运动"  这一概念：            小明进行水上运动，是否享受运动取决于很多因素       样
机器学习深度学习基本概念（小白版）
04-13
机器学习深度学习基本概念 机器学习深度学习是人工智能领域中两个最重要的概念，它们之间存在着紧密的联系，本文将从机器学习的基本概念开始，逐步深入到深度学习的世界中。 机器学习的基本概念 机器学习是指通过...
深度学习简介PPT，深度学习各类基本概念介绍
01-27
本PPT主要介绍了深度学习的基本概念、关键模型以及实际应用。 首先，我们要理解人工智能（AI）、机器学习（ML）与深度学习（DL）之间的关系。人工智能是一个广义的概念，它涵盖了所有使计算机具有智能行为的技术。...
深度学习500问机器学习
03-05
1. **深度学习基础**：这部分可能详细讲解了深度学习的基本概念，如神经网络的结构、前馈神经网络（FFN）、反向传播算法以及损失函数等。它可能会介绍如何构建简单的多层感知机（MLP）模型，并解释权重和偏置的重要...
机器学习和深度学习的区别
最新发布
胡萝卜不甜的博客
09-26 6596
深度学习是机器学习的一个子集，它基于人工神经网络的概念，特别是那些具有多个非线性变换的层（即深度）。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征，而无需人为干预。层次结构：深度学习模型由多个层次的神经元组成，每一层都对输入数据进行转换和抽象，从而捕捉数据的复杂特征。自动特征提取：与传统机器学习方法相比，深度学习能够自动从原始数据中学习特征，减少了对人工特征工程的依赖。计算密集型：深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能的GPU，以训练大规模的数据集和复杂的模型结构。代表性模型。
机器学习——基础概念
weixin_48177771的博客
05-22 1532
一. 机器学习基本含义 （一）.什么是机器学习？ 机器学习致力于通过计算的手段，利用经验来改善系统的性能。 “经验”——>通常“数据”形式存在——>产生“模型”的算法被称为“学习算法” （二）.基本术语 1.数据集： 记录的集合。其中每一条记录关于一个事件或者对象，称为一个“示例”，或者“样本”。 2.属性（或特征） 反映事件或对象在某方面的表现或者性质的事项，如色泽，根蒂，敲声； 3.属性值 属性上的取值成为“属性值” 4.属性空间 属性张成的空间称为“属性空间”，或样本空间，输入空间 5.特
【机器学习】机器学习基本概念
easyJob
11-06 650
【机器学习】机器学习基本概念
机器学习基本概念
ai_XZP_master
06-08 3449
一、机器学习也就是说机器学习不需要制定具体的模型，而是让计算机根据庞大的数据量自己训练模型，与之相对的，例如CFD软件，是建立在物理模型之上的，例如输运方程等。二、监督学习（Supervised learning）数据集中的每个样本有相应的“正确答案”，根据这些样本做出预测，分有两类：回归问题和分类问题回归问题给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值（实数）是多少，是一种定量输出，也叫连续...
一、机器学习基本概念
Norni的博客
03-18 196
内容来源： https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/00.00-preface.html １、什么是机器学习 　　机器学习是用数据科学的计算能力和算法能力去弥补统计方法的不足，其最终结果是为那些目前既没有高效的理论支持、又没有高效的计算方法的统计推理与数据探索问题提供解决方法。 　　机器学习本质上就是借助数学模型理解数据，即在模型上...
机器学习基础概念
m_yu22的博客
01-03 423
监督学习 ：学习一个模型，使得模型能够对任意的输入，对相应的输出给出一个好的预测。分为学习和预测两个过程。包含分类问题，以及回归问题。输入空间：所有可能的输入的取值的集合。输出空间：所有可能的输出的取值的集合。输出空间通常远远小于输出空间。特征空间：每个具体的输入是一个实例，通常由特征向量表示，特征向量存在的空间称为特征空间。其中每一维对应一个特征。由于模型定义在特征空间，所以需要将输入空间映射到特
机器学习基本概念-1
GavinZhou的博客
08-27 2649
Learning algorithmML中的算法无疑都是学习型的算法，那么什么才是学习型算法(learning algorithm)呢？ 机器学习大牛Bengio给出的解释是: A machine learning algorithm is an algorithm that is able to learn from data. 这里的learn，Mitchell(1997)
深度学习与机器学习课件全面介绍
本压缩包文件包含了深度学习基础的介绍资料，内容涵盖了深度学习和机器学习的核心概念、关键技术和应用案例。深度学习作为机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的结构和学习原理，通过构建多层的神经网络来学习...
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