机器学习

最新推荐文章于 2025-03-18 15:00:00 发布
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机器学习常见模型
melonbo的专栏
08-06 3322
线性模型是机器学习最基本的算法类型，它试图学到一个通过多个特征（属性）计算的线性组合来预测的函数，简单的线性回归形式如y=ax+b，其中，x代表特征，而y代表结果，一旦a和b的值能到确定，模型即得以确定，此时若输入新的x就可以推算新的y。如果变量仅有一个，则称为一元线性回归，若存在超过一个的自变量，即将x、y、a、b均扩展为向量，则称为多元线性回归。使用线性回归能够预测数据趋势​，还可以处理分类问题。
机器学习概述
weixin_41418263的博客
01-28 1911
1 机器学习初识 1. 什么是机器学习？ 机器学习其实是用数据回答问题，可理解为使用数据，回答问题。 使用数据是指训练系统，回答问题是指依据训练的系统做出预测与分类。训练是指使用数据了解用户习惯，并不断完善预测模型，而预测模型则可以对未知的数据进行预测并回答一系列问题。 数据越多，模型则会被训练的越好，预测的结果越准确，所以在机器学习中最重要的就是数据，不管是机器学习还是大数据，所有的内容均与数据息息相关。数据并不局限于数字，还包括文本，图像，视频等。 简单来说，机器学习就是从历史数据中学习规律，然后将规
机器学习简史
懒人的技术笔记
03-18 2799
站在AGI的门槛前，机器学习仍在书写新的传奇，而它的每一次进步，都在重新定义人类认知的边界。
机器学习简介
rubys007的博客
02-11 2508
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。
AI智慧医疗：探索机器学习在医疗保健中的应用与进展
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04-26 4万+
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机器学习学习心得
cccccchenhui的博客
06-05 1715
机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，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完善自身的性能。机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。机器学习的算法分为两大类：监督学习和无监督学习。监督学习即在机器学习过程中提供对错指示。
Amazon SageMaker简直就是机器学习平台的天花板
码莎拉蒂
04-06 4万+
最近参与了亚马逊云科技【云上探索实验】活动，通过Amazon SageMaker基于Stable Diffusion模型，非常简单快速搭建的第一个AIGC，一开始以为非常复杂，不懂动手操作，但实际上操作非常简单，没有想象中的恐怖，整体体验非常愉快，我先对Amazon SageMaker简单介绍，然后对基于Stable Diffusion模型，搭建AIGC应用简单总结下。它提供了一整套优秀的机器学习工具和框架，可以帮助用户更轻松地构建、训练和部署机器学习模型，提高模型的精度和效率。
机器学习复习题
爱学习爱运动的专栏
08-03 3089
4.（）是机器学习较早的研究方向，其源于英国数学家托马斯.贝叶斯在1763年发表的一篇论文中提到的贝叶斯定理。C. 人工神经网络 D. 贝叶斯学习。A . 决策树 B. 随机森林。
机器学习实战练手项目
qq_43300880的博客
06-24 2万+
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分析和解决问题的技术。一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。......
双重机器学习DML（代码+案例+数据）
09-24
python-双重机器学习（Double Machine Learning, DML）是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法，它在经济管理领域有着广泛的应用。这种方法特别适用于处理高维数据和复杂的非线性关系，同时能够提供无偏的参数...
python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf
06-12
【Python机器学习基础】 Python作为机器学习的首选语言，因其简洁的语法和强大的库支持而备受推崇。在开始机器学习之旅之前，首先需要掌握Python的基础编程技能。这包括理解变量、数据类型、控制结构（如if-else，...
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...
机器学习python源代码
08-18
机器学习python源代码
李宏毅机器学习全套资料
08-31
《李宏毅机器学习全套资料》是一份全面深入的机器学习教育资源，主要涵盖了教学演示文稿、作业解决方案以及详尽的课程内容。这份资源对于想要深入理解和掌握机器学习这一领域的学习者来说，无疑是一份宝贵的参考资料...
tika-parser-font-module-3.1.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-07
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
perl-SelfLoader-1.23-420.el8.tar.gz
09-07
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
tika-parser-audiovideo-module-3.1.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-07
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
【故障诊断】基于matlab空气数据传感器在存在大气湍流的情况下故障检测和诊断【含Matlab源码 14132期】.zip
最新发布
09-07
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的目录内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
Python机器学习实践案例解析
在介绍这个文件的知识点之前，我们先对标题中提到的“python机器学习案例”进行详细的解释。 首先，“python”是一种广泛使用的高级编程语言，它的设计理念强调代码的可读性和简洁性，非常适合初学者学习。同时，它...
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