作者:老董 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34298295 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 目前关于强化学习(RL)的论述和公开课程已经很多了,虽然已经有了不少深入了解的文章 ...
笔记皆为基于CS w课件的学习记录 目前来说,更多的是翻译 后期会做修改,以及实践 . . 课程官网链接: http: web.stanford.edu class cs w index.html content 笔记目录: 图机器学习笔记概述 introduction 图机器学习介绍 Structure of Network 图机器学习之网络结构基础 gnp smallworld 图机器学习之 ...
2020-02-06 23:07 1 214 推荐指数:
作者:老董 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34298295 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 目前关于强化学习(RL)的论述和公开课程已经很多了,虽然已经有了不少深入了解的文章 ...
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方 ...
1. 机器学习来龙去脉 1.1 人类智能与人工智能 人类具备智能,可以学习、思考以及创新,能够做到很多机器做不到的事情。 在计算机(Computer)被研发出来不久后,为降低人类工作负担,一些专家早在1950年提出了人工智能(Artificial Intelligent,AI ...
一、监督学习(supervised-learning)与无监督学习(unsupervised-learning) 1.监督学习中数据集是由特征组和标签组成,目的是训练机器对标签取值的准确预测。如:房价预测、肿瘤判定、垃圾邮件判定。 2.无监督学习中人工不对数据集作 ...
一、人工智能基本概念 1.1 基本概念 数据分析:对历史规律的展现、对未来数据的预测。 机器学习:机器学习是指从一系列的原始数据中找到规律,提取人们可以识别的特征,然后通过学习这些特征,最终产生一个模型。 流程:原始数据-->特征提取-->模型。机器学习偏向于算法 ...
一、数据挖掘任务 数据挖掘常见的六大任务: 1.分类问题 2.聚类问题 3.回归问题 4.关联问题 5.序列问题 ...
机器学习的核心是“使用算法解析数据,从中学习,然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着,与其显式地编写程序来执行某些任务,不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。有三种主要类型的机器学习:监督学习、非监督学习和强化学习,所有这些都有其特定的优点和缺点。 人工智能正成为企业转型过程中 ...
【机器学习】模型融合方法概述 我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方 特征工程 调参 模型融合 之前每次打比赛都只做了前两部分,最后的模型融合就是简单 ...