简介 前置声明:本专栏的所有文章皆为本人学习时所做笔记而整理成篇,转载需授权且需注明文章来源,禁止商业用途,仅供学习交流.(欢迎大家提供宝贵的意见,共同进步) 正文: 机器学习,顾名思义,就是研究计算机如何学习和模拟人类的行为,并根据已学得的知识对该行为进行增强和改进。 举例来说,假设邮箱 ...

欢迎大家前往腾讯云社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 导语： 本文是对机器学习算法的一个概览，以及个人的学习小结。通过阅读本文，可以快速地对机器学习算法有一个比较清晰的了解。本文承诺不会出现任何数学公式及推导，适合茶余饭后轻松阅读，希望能让读者比较舒适地获取到一点有用的东西 ...

简介 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论等多门学科。它是人工智能（AI）的核心，是使计算机具有智能的根本途径。目前已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、检测信用卡欺诈、证券市场分析、搜索引擎、无人驾驶、机器人等领域。 分类 按照学习方法 监督式学习 ...

<一>：特征工程：将原始数据转化为算法数据 一：特征值抽取 1：对字典数据 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ...

目录 1.基本概念 2.选择机器学习算法 3.使用R进行机器学习 1.基本概念 机器学习：发明算法将数据转化为智能行为 数据挖掘 VS 机器学习：前者侧重寻找有价值的信息，后者侧重执行已知的任务。后者是前者的先期准备 过程：数据——> ...

最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾 1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是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之不断改善自身的性能的一门科学技术。 它使用 ...

Boosting 是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。 关于 Boosting 的两个核心问题： 1.在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？ 通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样本的权值，而误分的样本在后续受到更多的关注 ...

Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，和生存分析，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。 Random Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树 ...