前言 机器学习海啸 在你的项目中使用机器学习 目标和方法 预备知识 路线图 其他 ...
一机器学习概览 机器学习的广义概念是:机器学习是让计算机具有学习的能力,无需进行明确编程. 机器学习的工程性概念是:计算机程序利用经验E学习任务T,性能是P,如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,则为机器学习. 使用机器学习挖掘大量数据,发现不显著的规律,称为数据挖掘. 根据训练时监督的量和类型分为: 监督学习:训练数据包含了标签,如分类,回归. 非监督学习:训练数据没有标签.如聚类,降维,可 ...
2018-10-08 17:44 0 2303 推荐指数:
前言 机器学习海啸 在你的项目中使用机器学习 目标和方法 预备知识 路线图 其他 ...
1.Machine Learning概念: 提到机器学习,很多人会想到机器人管家、终结者等一些不着边际,高大上的事物。实际上,机器学习在很多领域已经存在多年,例如:光学字符识别(OCR)。第一个机器学习应用是垃圾邮件过滤器,随后出现了数百个机器学习程序。本文介绍机器学习的一些重要概念(每位 ...
Voting classifier 多种分类器分别训练,然后分别对输入(新数据)预测/分类,各个分类器的结果视为投票,投出最终结果: 训练: 投票: 为什么三个臭皮匠顶一个诸葛亮。通过大 ...
数据挖掘作业,要实现决策树,现记录学习过程 win10系统,Python 3.7.0 构建一个决策树,在鸢尾花数据集上训练一个DecisionTreeClassifier: 要将决 ...
——深度学习的建模、调参思路整合。 写在前面 最近偶尔从师兄那里获取到了吴恩达教授的新书《Machine Learning Yearing》(手稿),该书主要分享了神经网络建模、训练、调节参数时所需要的一些技巧和经验。我在之前的一些深度学习项目中也遇到过模型优化,参数调节之类的问题 ...
1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上。值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer ...
我主要用pytorch,但是导师和师兄都用TensorFlow,并且许多论文也是用TensorFlow来复现,出于交流和学习需要看了《TensorFlow实战》的部分章节,以对TensorFlow有基础的认识,记录于此。 目录: 1 TensorFlow基础 ...
Deep Reinforcement Learning Hands-On——Policy Gradients – an Alternative 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多请看:Reinforcement Learning ...