（一）机器学习概述及使用工具

最新推荐文章于 2025-07-08 20:25:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-08 20:25:17 发布 · 494 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文全面介绍了机器学习的概念，包括监督学习、非监督学习和增强学习等任务类型，并深入探讨了Numpy、Pandas、Matplotlib及Scikit-Learn等关键学习环境与工具，为初学者提供了全面的学习指南。

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

机器学习实践应用
GitChat
04-12 2万+
内容简介 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有 智能的根本途径。 本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。 本书...
Labview机器学习工具包及例程
02-24
除机器学习安装工具包外，里面还有包含了多种机器学习算法里，如BP神经网络、SVM、SOM等。希望可以帮助到大家
机器学习常用工具
starean的专栏
09-08 1661
机器学习 Support Vector Machine SVMlight An implementation of Vapnik's Support Vector Machine LIBSVM A Library for Support Vector Machines Decision Tree C4.5 The "classic" decision-tree
机器学习（深度学习）
最新发布
2301_78581215的博客
07-08 1360
Python语言机器学习工具Scikit-learn包括许多智能的机器学习算法的实现Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API接口函数sklearnscikit-learn中文社区数据量小，数据在sklearn库的本地，只要安装了sklearn，不用上网就可以获取数据量大，数据只能通过网络获取。
机器学习工具综述
happytofly的博客
01-19 531
原作者：Jason Brownlee工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。为什么要使用工具机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能，这花的时...
1 - 什么是机器学习？怎么用？
weixin_34377919的博客
03-05 125
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
机器学习、深度学习过程中用到的工具。
梦之茜，茜之梦
06-12 280
小伙伴们，还在为机器学习、深度学习编程苦恼吗，Python学习库来帮你!!! 下面是几个网站链接，方便大家学习! http://www.youkuaiyun.com/article/2015-12-10/2826435 http://blog.youkuaiyun.com/u013886628/article/details/51819142 http://www.4hou.com/info/observ
机器学习在网络中的实际应用
朗锐智科的博客
11-30 2517
快速增长的互联网连接需求给改善网络基础设施、性能和其他关键参数带来了压力。网络管理员必须遇到运行多个网络应用程序的不同类型的网络。 每个网络应用程序都有自己的一组功能和性能参数，这些功能和参数可能会动态变化。由于网络的多样性和复杂性，为此类网络场景构建的传统算法或硬编码技术是一项具有挑战性的任务。 事实证明，机器学习在几乎所有行业都是有益的，包括网络行业。机器学习可以帮助解决棘手的旧网络障碍，刺激新的网络应用程序，使网络变得非常方便。让我们通过几个用例详细讨论基本工作流，以便更好地理解网络领域中的应用机器学
1，机器学习应用概述
weixin_34309543的博客
01-21 121
构建模型的个基本过程： PCA 与 SVD关系 PCA : 降维度。过程：首先计算样本本协方差矩阵，然后·暴力特征分解·(非常消耗资源)。 SVD :降维度，它的标准推导过程类似特征分解（耗资源），据说，sk-learn中它有其他实现过程。 scikit-learn的PCA算法的背后真正的实现就是用的SVD，而不是我们我们认为的暴力特征分解。 #####...
机器学习概述_在机器学习项目中构建工具，概述
cullen2012的博客
09-09 312
机器学习概述make for keeping workflow reproducible. Although make来保持工作流程可重复的帖子。 尽管make is very stable and widely-used I personally like cross-platform solutions. It is 2019 after all, not 1977. One can argu...
机器学习入门基本使用工具（保姆式教学）:matplotlib,numpy,pandas这一篇就够了
m0_74440778的博客
03-15 2385
机器学习入门基础工具，matplotlib教程，numpy教程，pandas教程
1. 机器学习算法、工具与流程概述
liupc的学习笔记
07-29 281
点击此处返回总目录 ...
机器学习的一些基本使用
lai_zhiwei的博客
10-27 215
绘图包和设置 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %config Inlinebackend
机器学习新手使用入门
weixin_33922670的博客
05-31 308
机器学习新手使用入门 本文档介绍了如何使用机器学习按品种对鸢尾花进行分类（归类）。本文档深入介绍了如何使用 TensorFlow 代码执行此项任务，以此来解释机器学习的基本原理。 如果以下列表所描述的情况与您相符，那么您就来对地方了： 您对机器学习知之甚少或一无所知。 您想学习如何编写 TensorFlow 程序。 您可以使用 Python 进行编码（至少会一点）。 如果您...
机器学习概述
王涛涛的博客
10-23 761
机器学习 一、人工智能 1）人工智能应用场景 就与现在的社会发展趋势而言，人工智能已经体现在了大家生活中的很多方面，如交通路况查询，电商网站的推荐系统，手机的人脸识别等。 2）人工智能发展必备的三要素： 数据 算法 计算力 CPU、GPU、TPU CPU和GPU的简单对比： CPU主要适合I/O密集型的任务 GPU主要适合计算密集型的任务 那么什么样的程序适合在GPU上运行呢？ 1...
机器学习的常用方法
热门推荐
lichengshan523689的博客
05-10 3万+
转自 史上最强----机器学习经典总结---入门必读----心血总结-----回味无穷在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。　　1、回归算法　　在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果...
机器学习之常见学习工具介绍
周兆熊的专栏
07-27 3323
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。” 概述 机器学习的基础设施包括数据、算法和工具；机器学习工具从计算能力上来讲可以分为两种，即单机计算和集群计算。 单机版的机器学习工具包括：SPSS和R；SPSS的操作更方便，R的画图功能比较简洁。 一套完整的机器学习工...
第一章 机器学习 工具介绍
Aaron.Ma的博客
06-09 359
【草稿，持续更新中】本系列主要以Python为主，介绐我们在日常机器学习中所要应用到的一些程序库， 后续我们还会介绍它们如何安装，如何使用以及一些经典的建模故事。首先我们来认识一下，我们在日常机器学习中所要应用到的一些Python程序库NumpyNumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list struct...
MATLAB R2019b统计与机器学习工具箱概述
资源摘要信息:"Mathworks R2019a Statistics and Machine Learning Toolbox 是一个针对 MATLAB 平台的统计分析和机器学习工具箱。该工具箱提供了一系列的算法和函数，用于数据探索、模型选择和验证、预测和数据可视...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值