2017文章汇总——机器学习篇

最新推荐文章于 2021-09-29 11:05:55 发布
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本文精选了2018年的机器学习相关文章，涵盖了条件随机场、隐马尔可夫模型、线性回归、k-means聚类算法、感知器等多个主题，旨在帮助读者深入了解机器学习的基本原理及应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

    2018，你跟自己做了约定了吗？为了遇见更好的自己。


    近期准备把过去一年写的文章按照分类重新整理推送一遍，包括：“分布式”、“机器学习”、“深度学习”、“NLP”、“Java深度”、“Java并发核心”、“JDK源码”、“Tomcat内核”。


本篇推送机器学习相关文章。


强化学习

机器学习之条件随机场（CRF）

隐马尔可夫模型的Viterbi解码算法

线性回归之最小二乘法

k-means聚类算法

机器学习之层次聚类

机器学习之感知器

机器学习之k近邻

机器学习之朴素贝叶斯分类

机器学习之梯度下降法

机器学习的监督学习在研究什么

机器学习之神经网络

神经网络的交叉熵损失函数

softmax的多分类

机器学习之牛顿法

主成分分析(PCA)

典型相关分析如何分析两组变量的关系




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为什么写《Tomcat内核设计剖析》

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机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。 一个更精确的定义：如果计算机程序对于任务 T 的性能度量 P 通过经验 E 得到了提高，则认为此程序对经验 E 进行了学习。 为了便于理解，这里我整理了常见机器学习算法的通俗解释。 机器学习算法分类 机器学习可以分成监督学习与无监督学习：监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预...
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2017快过完了，大家过去一年收获如何？不管怎样，保持好心态，未来不迎，当下不杂，既过不恋。近期准备把过去一年写的文章按照分类重新整理推送一遍，包括：“分布式”、“机器学习”、“深度学习”、“NLP”、“Java深度”、“Java并发核心”、“JDK源码”、“Tomcat内核”。本篇推送深度学习相关文章。LSTM神经网络GRU神经网络循环神经网络卷积神经网络深度学习的seq2seq模型TensorF
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一、 机器学习简介 机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测的一种方法。比如淘宝的用户心仪产品推荐、AlphaGo下围棋、智能搜索推荐、智能客服等，都用到了机器学习的算法。未来智慧城市、智慧医疗都需要机器学习来极大程度地解放生产力，所以学习机器学习算法是大势所趋、也顺应了国家未来的发展战略需要。 二、机器学习应用场景 机器学习现阶段应用场景主要分为四类： - 自然语言处理：如智能识别文本内容，将文本分类等。 - 无人驾驶：机器学习道路行驶规则，识别实时路况并做出反应等。 -
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