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. 导学 如何使用算法 如何评价算法的好坏 如何解决过拟合和欠拟合 如何调节算法的参数 如何验证算法的正确性 . 要求 . 如何使用算法 如何评价算法的好坏 如何解决过拟合和欠拟合 如何调节算法的参数 如何验证算法的正确性 . 机器学习的数据 . 样本 . 特征 . 特征空间 . 机器学习分类 . 监督学习 给机器的训练数据拥有 标记 或者 答案 k近邻 线性回归和多项式回归 逻辑回归 SVM ...
2020-05-31 01:24 0 663 推荐指数:
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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 ...
机器学习分类算法 本章将介绍最早以算法方式描述的分类机器学习算法:感知器(perceptron)和自适应线性神经元。 人造神经元——早期机器学习概览 MP神经元 生物神经元和MP神经元模型的对应关系如下表: 这个结构非常简单,如果你还记得前面所讲的M-P神经元的结构的话,这个图 ...
Spark机器学习库现支持两种接口的API:RDD-based和DataFrame-based,Spark官方网站上说,RDD-based APIs在2.0后进入维护模式,主要的机器学习API是spark-ml包中的DataFrame-based API,并将在3.0后完全移除RDD-based ...
首先的阶段由卷积层和池化层组成,卷积的节点组织在特征映射块(feature maps)中,每个节点与上一层的feature maps中的局部块通过一系列的权重即过滤器连接。加权和的结果被送到非线性函数 ...
904数据结构与机器学习复习 说明:以下部分内容来源于网络,经由本人整理发布,后续内容陆续更新中...... 厦大信息学院考情分析 904数据结构与机器学习考试范围 王道经验贴 904数据结构与机器学习:数据结构(50分)+ 机器学习(100分 ...
目录 十、降维和度量学习 10.1、k-近邻学习 10.1.1、懒惰学习 10.1.2、KNN错误率 10.2、低维嵌入 10.2.1、维数灾难 10.2.2、多维数 ...
周志华老师《机器学习》复习要点 第6章:支持向量机 6.1 间隔与支持向量: 超平面的方程是什么?(设w与x都是列向量)同一个超平面是有无穷组(w,b)吗?什么变换可以由其中一组得到所有组? 超平面的方向由w完全确定吗?原点到超平面的距离由w决定还是w和b共同决定 ...