原文:机器学习练习(二)-机器学习的四大应用领域

一 数据挖掘 数据挖掘主要是应用于大数据领域,利用机器学习的模型来挖掘数据中的潜在价值。发现数据之间的关系。比如根据房价的变化预测房价,根据天气信息预测天气等。会应用经典的回归类问题。 传统的监督学习,或者非监督学习,或者与深度学习相结合的方式。 二 计算机视觉 让机器像人一样看世界,看到图像,视频等媒体。会把图像进行识别,分类。图中的是动物,还是人,还是其他的物体。这些案例也会应用到深度学习。 ...

2018-12-28 23:27 0 1596 推荐指数:

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机器学习周志华——机器学习应用领域

多媒体、图形学、网络通信等计算机应用技术领域,尤其是计算机视觉、自然语言处理。 交叉学科的技术支撑,例如生物信息学,它的研究涉及从“生命现象”到“规律发现”的整个过程,包括数据处理整个流程,其中“数据分析”就是机器学习的舞台。 数据科学的核心即通过分析数据获取价值。机器学习是大数据时代必不可少 ...

Mon Jun 17 06:46:00 CST 2019 0 1240
机器学习算法优缺点及其应用领域

原文:http://blog.csdn.net/mach_learn/article/details/39501849 决策树 一、 决策树优点 1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易 ...

Fri Apr 17 02:41:00 CST 2015 0 6071
机器学习算法优缺点及其应用领域

决策树一、 决策树优点1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。 2、可以同时处理标称型和数值型数据。 3、测试数据集时,运行速度比较快。 4、决策树可以很好的扩展到大型数据库 ...

Fri Mar 29 06:20:00 CST 2019 0 503
机器学习练习之人脸识别(SVM)

svm简介 SVM的英文全称是Support Vector Machines,我们叫它支持向量机。支持向量机是我们用于分类的一种算法。 实例 svm的两个参数: c惩罚系数,即对误差的宽容度。c ...

Sat Feb 22 23:48:00 CST 2020 0 638
机器学习四大分类

机器学习分为四大块,分别是classification (分类),regression (回归), clustering (聚类), dimensionality reduction (降维)。 聚类(clustering) 无监督学习的结果。聚类的结果将产生一组集合,集合中 ...

Sat Mar 28 23:55:00 CST 2020 0 1410
机器学习应用实例

摘自范明等译的(原著Ethem Alpaydin)《机器学习导论》第一章,参杂部分个人见解,不对之处欢迎指点 学习机器学习,应首先知道它在实际生活中的应用具体有哪些,这样有利于进一步的原理学习。 1 学习关联性 购物篮分析:即挖掘商品间的关联性,购买了商品X的用户有多大的可能性会购买商品Y ...

Mon Jul 31 23:26:00 CST 2017 0 1406
机器学习 - 编程练习(一):线性回归

编程练习(一):线性回归 文件清单 ex1.m ex1_multi.m ex1data1.txt - ex1.m 用到的数据组 ex1data2.txt - ex1_multi.m 用到的数据组 submit.m - 提交 ...

Wed Sep 07 05:02:00 CST 2016 4 7030
机器学习

机器学习错题集 1. Some of the problems below are best addressed using a supervised learning algorithm, and the others with an unsupervised ...

Thu Apr 23 04:03:00 CST 2015 1 11593
 
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