从今年四月份到现在已经工作快9个月了，最开始是做推荐系统，然后做机器学习，现在是文本挖掘，每个部分研究的时间都不多，但还是遇到了很多问题，目前就把一定要总结的问题总结一下，以后有时间多看看，提醒自己看有没有解决。 　　推荐系统： 　　1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法 ...

摘要 机器学习算法分类：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习 基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯、降维、梯度增强 公式、图示、案例 机器学习算法分类 机器学习算法大致可以分为 ...

的复杂度。测试误差和训练误差之间差一个规则项，其公式为： 　　 　　模型越复杂说明模型越不稳定，学习到 ...

一、Python1、NumpyNumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 2、Pa ...

到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。 一：过度拟合问题 （一）线性回归中的过拟合问题 继续使用线性回归来预测房价 ...

摘要：由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系，更加充分地利用恶意代码的信息，因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准确率，并且一定程度上可以对未知的恶意代码实现自动化的分析。 本文分享自华为云社区《[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解》，作者 ...

注意，本文中所指“机器学习"（ML）技术，特指SVM、随机森林等”传统“技术。 一、应用场景 相比较当下发展迅速的各路“端到端”技术， SVM、随机森林等”传统“技术它的应用价值，在于”以更贴合现有系统的方式提供一种识别的途径“。比如你使用tf、keras ...

<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 ...