是否在人類監督下進行訓練(監督,無監督和強化學習) 在機器學習中,無監督學習就是聚類,事先不知道樣本的類別,通過某種辦法,把相似的樣本放在一起歸位一類;而監督型學習就是有訓練樣本,帶有屬性標簽,也可以理解成樣本有輸入有輸出。 所有的回歸算法和分類算法都屬於監督學習。回歸和分類的算法區別在於輸出 ...
在搞笑諾貝爾獎Ig Nobel Prize頒獎典禮上, 有一個節目叫 ,先讓科研者先用 秒完整講解科研工作,然后再用讓所有人都明白的 個單詞總結。有人講,如果一個人不能把深奧的理論描述清楚得讓跳廣場舞的大媽明白,就不能算真正理解中這個理論。雖然凡事都有例外,但是跟外行人聊天或者面試時,我們經常會遇到要把深奧的專業知識講解出來,讓非專業人士都明白其中的精髓。這篇博客將斗膽挑戰講解機器學習中的幾個常用 ...
2015-11-28 12:43 0 3180 推薦指數:
是否在人類監督下進行訓練(監督,無監督和強化學習) 在機器學習中,無監督學習就是聚類,事先不知道樣本的類別,通過某種辦法,把相似的樣本放在一起歸位一類;而監督型學習就是有訓練樣本,帶有屬性標簽,也可以理解成樣本有輸入有輸出。 所有的回歸算法和分類算法都屬於監督學習。回歸和分類的算法區別在於輸出 ...
機器學習算法可以分為兩大類:監督學習與非監督學習。數據集構成:‘監督學習:特征值+目標值;非監督學習:特征值’。 監督學習: 分類:K-近鄰算法、貝葉斯分類、決策樹與隨機森林、邏輯回歸、神經網絡 回歸:線性回歸、嶺回歸 標注:隱馬爾可夫模型 注:分類:目標值離散型數據;回歸 ...
轉自@王萌,有少許修改。 機器學習起源於人工智能,可以賦予計算機以傳統編程所無法實現的能力,比如飛行器的自動駕駛、人臉識別、計算機視覺和數據挖掘等。 機器學習的算法很多。很多時候困惑人們的是,很多算法是一類算法,而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里,我們從兩個方面來給大家介紹,第一個方面 ...
什么是程序(Program) 計算機程序,是指為了得到某種結果而可以由計算機(等具有信息處理能力的裝置)執行的代碼化指令序列(或者可以被自動轉換成代碼化指令序列的符號化指令序列或者符號化語句序列)。 ...
機器學習常用35大算法 原文鏈接:https://www.52ml.net/19675.html 本文將帶你遍歷機器學習領域最受歡迎的算法。系統的了解這些算法有助於進一步掌握機器學習。當然,本文收錄的算法並不完全,分類的方式也不唯一。不過,看完這篇文章后,下次再有算法提起,你想 ...
1、按照學習方式划分 1.1 監督學習:輸入數據稱為“訓練數據”,每組訓練數據有一個明確的標識或結果。在建立模型的時候,監督學習建立一個學習過程,將預測結果與“訓練數據”的實際結果進行比較,不斷調整預測模型,直到模型的預測結果達到一個預期的標准。 1.2 無監督學習:數據 ...
在 MLOSS.org 網站上,列出了 70 多個基於 Java 的開源機器學習項目,可能還有更多未列出的項目,存於大學里的服務器、GitHub 或 Bitbucket 中。我們將在本文中回顧 Java 中的主流機器學習庫和平台,它們能夠解決的問題類型,支持的算法以及可以使用的數據類型 ...
logistic回歸是一種廣義線性回歸(generalized linear model),因此與多重線性回歸分析有很多相同之處。它們的模型形式基本上相同,都具有 w‘x+b,其中w和b是待求參數 ...