机器学习(三)

最新推荐文章于 2025-09-06 09:26:50 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/670372
博客主要介绍了机器学习中的K-Means算法。其原理是在原始数据图像中随机选几个点，以这些点为中心，判断数据中其他点到中心点的距离。

机器学习

K-Means

  • 原理:
    • 随机的再原始数据的图像中选择几个随机的点
    • 分别以这些点为k, 也就是为中心, 对数据中其他的点的距离进行判断, 那个
机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 16万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习三要素
qq_35240204的博客
06-26 1万+
1 机器学习三要素 机器学习方法由都是由模型、 策略和算法(优化算法)构成的， 即机器学习方法由三要素构成， 可以简单地表示为： 方法＝模型＋学习准则＋优化算法； 学习准则亦可统称为策略，所有涉及到的机器学习方法均拥有这三要素。可以说构建一种机器学习方法就是确定具体的其三要素。 2 模型 机器学习模型可以分为线性方法和广义线性方法； 线性方法模型： 3 学习准则 有了模型的假设空间，机器学习接着需要考虑的是按照什么样的准则学习或选择最优的模型。机器学习的目标在于......
机器学习常见模型
melonbo的专栏
08-06 3319
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--三要素
qq_38106116的博客
08-18 5276
本文简单介绍一下机器学习的三要素（以监督学习为例）。机器学习方法都是由模型、策略和算法构成，即机器学习方法由三要素构成，可以简单地表示成： 方法 = 模型 + 策略 + 算法 1.模型 机器学习首先要考虑的问题是学习什么样的模型。在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率发布或决策函数。简单地理解：模型本质上就是一个函数，其作用就是实现从一个样本X到样本的标记值Y的一个映射，即 g：X->Y.下面来详...
机器学习西瓜书习题参考
热门推荐
herosunly的博客
01-07 5万+
作为人工智能领域（AI）中文教材扛鼎之作，南京大学周志华教授所著的《机器学习》帮助无数AI从业者理清了机器学习的基本原理。在书中，周志华解释机器学习基本术语和问题时，贯穿全书用西瓜进行比喻讲解，因此该书也被读者们昵称为“西瓜书”。接下来我将详细介绍这本书的内容，文末会附上购买链接。叶翰嘉南京大学人工智能学院副教授、博士生导师。从事机器学习领域研究工作，入选全国高校计算机专业优秀教师奖励计划，获中国计算机学会优秀博士学位论文奖等荣誉。詹德川南京大学人工智能学院教授、博士生导师，南京大学科研院副院长。
机器学习：分类
baiyechangjiu的博客
08-26 3085
分类问题 分类问题是机器学习当中的一个基本问题，通常被分为以下三类： 二元分类问题：二元输出 多类分类问题：输出许多离散类标签之一。 类标签是互斥的 多标签分类问题：一个样本可以分配给多个标签 二分类问题便是分类任务当中有两个类别。一个典型的例子是判断是不是垃圾邮件，判断的结果只有是垃圾邮件和不是垃圾邮件两个结果；另一个典型的例子是判断一张图片是不是猫，训练一个分类器，输入一张图片，输出结果为是猫或者不是猫。 多类分类问题则表示分类任务中有多个类别。一个典型的例子是对一张水果的图片进行分类，图中的
机器学习的三大主要任务
阿璨的CV
03-15 2784
机器学习的三大主要任务简介机器学习的三大主要任务回归分类无监督学习 简介 机器学习分为有监督学习和无监督学习，其中，有监督学习又分为回归和分类。回归、分类和无监督学习为机器学习的三大主要任务。 机器学习的一个重要的目标就是利用数学模型来理解数据，发现数据中的规律，用作数据的分析和预测。我们对机器学习中的样本数据做如下定义： 样本：xi,i=1,2,...,Nx_i, i = 1, 2, ..., Nxi​,i=1,2,...,N ，共N个样本 第iii个样本：xi=(xi1,xi2,...,xip,yi)x
机器学习的介绍
2201_75874206的博客
06-05 6219
机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并改善自身性能的技术，而无需进行明确的编程。它依赖于模式识别和推理，通过统计模型和算法来实现特定任务。机器学习的核心在于让计算机从经验中学习，而不是通过手动编程来实现特定的任务。
机器学习三种数据集的作用
Touch_Dream的博客
04-11 4916
利用交叉验证方法选择模型思路是：使用训练集(trainset)数据所有候选模型进行参数估计，使用验证集(validationset)为检验样本，然后计算预测均方误差，比较各个模型的预测均方误差，选择预测均方误差最小的拟合模型为选择模型。 测试集用于对模型的泛化能力的评估！
机器学习（一）模型三要素
wutaer
07-06 3085
传统机器学习算法基础（一）机器学习三要素新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 机器学习三要素 机器学习方法可以粗略地分为三个要素，模型，学习准则和优化方法，对每个模型都要带着这三个问题去学习。 模型： 真实世
机器学习入门知识
好记性不如写博客！
01-17 2074
随着人工智能的发展，作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习，那么在学习机器学习前，我们需要先来了解一下什么是机器学习，以及机器学习中涉及了哪些内容。
【机器学习】模型、算法与数据—机器学习三要素
richard_yuu的博客
05-21 1339
在数字时代的浪潮中，机器学习以其独特的魅力引领着科技发展的新浪潮。作为人工智能的核心分支，机器学习以其强大的数据处理和预测能力，为各行各业带来了革命性的变革。而在这背后，机器学习三要素——模型、算法和数据，如同三根支柱，共同支撑起了机器学习的宏伟殿堂。本文将深入探讨这三要素的内涵，并通过一个代码实例来展示它们在实际应用中的交融与碰撞。
机器学习三次浪潮
Running_Tiger的博客
03-22 5110
机器学习三次浪潮机器学习的三次浪潮也可以说是人工智能的三次浪潮，因为机器学习是人工智能（Artificial Intelligence）研究发展到一定阶段的必然产物。 1956 Artificial Intelligence 提出 1956 年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这
学习机器学习三 分类模型 k-NN算法
TOTOLOG的博客
08-09 2233
我们接着上一篇继续学习，还是在监督学习的范围内。先讲一下机器学习中最简单的算法之一——k-NN算法。什么是k-NN算法作者举了一个例子，我“填油加醋”的转述下。 假如：湖人队球迷讨厌凯尔特人队球迷，并且不愿与他们做邻居，你搬来我就搬走的地步。凯尔特人队球迷也不喜欢湖人队球迷，不想跟他们做邻居。这时候有个公司在促销凯尔特人队的宣传物品，刚开始一家家敲门推销宣传，可是如果是湖人队球迷它们就会被赶走，...
STM32传感器模块编程实践(十六)DIY人脸识别智能垃圾桶模型
光子物联
09-05 1142
本文介绍了一种基于STM32单片机的人脸识别智能垃圾桶模型。该系统由STM32F103C8T6主控芯片、ASR-PRO语音交互模块、SG90舵机和人脸识别模块组成。语音模块用于验证口令，只有口令正确才能录入人脸；识别成功后舵机带动垃圾桶盖打开。控制流程包括人脸识别、语音交互和舵机驱动，通过串口指令实现人脸录入与识别。系统采用STM32CubeMX配置GPIO、PWM和串口参数，Keil5编写控制程序，最终实现人脸识别控制垃圾桶
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
最新发布
zzywxc787的博客
09-06 590
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
怎么快速构建一个deep search模型呢
qq_57565004的博客
09-05 698
本文提出了一种快速构建具备深度信息检索能力的智能体系统（DeepSearch）的方法。该方法采用分阶段开发策略：首先基于RAG架构搭建基础检索链路，再通过LangChain框架整合大语言模型和搜索引擎API，赋予系统自主规划与迭代搜索能力，最终实现多源信息整合和结构化报告生成。技术选型上强调利用开源工具（如LangChain、ChromaDB）和预训练模型，通过"思考-检索-整合-迭代"的智能体工作流，高效构建可验证原型的核心功能。
机器学习基础-day03-机器学习中的线性回归
XZSSWJS的博客
09-04 1136
初学小小白，个人笔记使用，仅供参考
机器学习三大模型：监督、无监督与强化学习解析
"本文主要介绍了机器学习中的三种主要模型：监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们各自的核心理念和关键算法。" 在机器学习领域，模型的选择和设计至关重要，因为它们决定了算法如何从数据中学习并进行预测。...
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