机器学习语言 一、机器学习常用的编程语言有哪些? 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、 凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以 获取新的知识或技能, 重新组织已有的知识结构使 ...
目前机器学习可以说是百花齐放阶段,不过如果要学习或者研究机器学习,进而用到生产环境,对平台,开发语言,机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议,仅供参考。 首先,对于平台选择的第一个问题是,你是要用于生产环境,也就是具体的产品中,还是仅仅是做研究学习用 . 生产环境中机器学习平台的搭建 如果平台是要用于生产环境的话,接着有一个问题,就是对产品需要分析的数据量的估计, ...
2016-10-28 12:15 28 16806 推荐指数:
机器学习语言 一、机器学习常用的编程语言有哪些? 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、 凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以 获取新的知识或技能, 重新组织已有的知识结构使 ...
前言 选择什么样的深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题,而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。随着近几年AI的火热,越来越多的出现有关各个机器学习框架的对比文章,且随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言,支持 Python的深度学习框架的性能也在持续 ...
总而言之,我们可以通过问自己算法需要解决什么问题,进而发现算法的正确分类。 上面这张图包含了一些我们还没有讨论的技术术语: 分类(Classification):当数据被用来预测一个分类,监督学习也被称为分类。这是一个例子当指定一张相作为“猫”或“狗”的图片。当只有两种选择时,称为 ...
各种机器学习的应用场景分别是什么?例如,k近邻,贝叶斯,决策树,svm,逻辑斯蒂回归和最大熵模型。 k近邻,贝叶斯,决策树,svm,逻辑斯蒂回归和最大熵模型,隐马尔科夫,条件随机场,adaboost,em 这些在一般工作中,分别用到的频率多大?一般 ...
注: 这个报告是我在10年7月的时候写的(博士一年级),最近整理电脑的时候翻到,当时初学一些KDD上的paper的时候总结的,现在拿出来分享一下。 毕竟是初学的时候写的,有些东西的看法也在变化,看的 ...
机器学习深度研究:特征选择过滤法中几个重要的统计学概念————卡方检验、方差分析、相关系数、p值 问题引出 当我们拿到数据并对其进行了数据预处理,但还不能直接拿去训练模型,还需要选择有意义的特征(即特征选择),这样做有四个好处: 1、避免维度灾难 2、降低学习难度 3、减少过拟合 ...
谷歌公司推出一款机器学习的平台(AutoML(可视化工具(AutoML Vision)))新推出两个功能 :自然语言处理 AutoML Natural Language 翻译功能 ...
原文:http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2012/11/27/2791504.html 机器学习-特征选择 Feature Selection 研究报告 注: 这个报告是我在10年7月的时候写的(博士一年级),最近整理电脑的时候翻到 ...