原文:機器學習基本概念和模型訓練基本問題

什么是分類問題,什么是回歸問題 以及兩者的區別 什么是二叉樹 二叉樹很容易理解,在這里我們一般用滿二叉樹:就是非葉子節點都有 個分支的樹形數據結構 什么是決策樹 決策樹最初是用來做決策用的,就好像下面的見不見相親對象的決策過程一樣 如果把最后的決策結果看成是分類,那么決策樹就可以用來分類了,例如,下面的例子就是把相親對象分為見和不見兩種。 假如下面是你是否見相親對象的決策樹,如果你老媽有你給的這個 ...

2016-10-09 11:38 0 6013 推薦指數:

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機器學習基本概念

Machine Learning:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class ...

Sat Jun 23 04:37:00 CST 2018 1 838
機器學習基本概念

目錄 機器學習定義 基本概念 機器學習之常見應用框架 機器學習、數據分析、數據挖掘區別與聯系 機器學習分類【重要】 機器學習開發流程【重要】 機器學習之商業場景 一、機器學習定義 Machine Learning ...

Sat Dec 21 22:37:00 CST 2019 0 988
機器學習基本概念

1. 機器學習的定義 [Mitchell, 1997]對機器學習給出了一個形式化的定義:假設用P來評估計算機程序在某任務類T上的性能,若一個程序通過利用經驗E在T中任務上獲得了性能改善,則我們就說關於T和P,該程序對E進行了學習。 2. 機器學習基本概念 特征向量(feature ...

Fri Sep 21 21:18:00 CST 2018 0 4687
機器學習 基本概念,常用經典模型

1. 機器學習 明白一些基本概念 什么是機器學習研究如何通過計算的手段,利用經驗來改善系統自身的性能通俗來講,讓代碼學着干活 特征:自變量標簽:因變量 學習的種類有監督學習:提供標簽,分類、回歸無監督學習:無標簽,聚類增強學習:也稱強化學習,馬爾科夫決策過程(Markov Decision ...

Wed Nov 08 23:08:00 CST 2017 0 1904
機器學習入門之一:基本概念

1. 監督學習和無監督學習 利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數,使其達到所要求性能的過程,也稱為監督訓練或有教師學習。正如人們通過已知病例學習診斷技術那樣,計算機要通過學習才能具有識別各種事物和現象的能力。用來進行學習的材料就是與被識別對象屬於同類的有限數量樣本。監督學習中在給予計算機學習 ...

Thu Dec 13 22:49:00 CST 2012 0 6331
如何保存訓練好的機器學習模型

保存訓練好的機器學習模型 當我們訓練好一個model后,下次如果還想用這個model,我們就需要把這個model保存下來,下次直接導入就好了,不然每次都跑一遍,訓練時間短還好,要是一次跑好幾天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官網提供了兩種保存model的方法:官網地址 1. ...

Thu Oct 18 17:34:00 CST 2018 0 3920
機器學習訓練模型的一般錯誤

前言 在我們構建完機器學習模型,經常會遇到訓練得到模型無法正確預測,這之后我們往往會采取下面的一些方案: 增加訓練數據 減少特征的個數 增加更多的特征 增加多項式特征(X1*X2 ...) 增大lambda的值 減小lambda的值 若是不了解模型具體的問題 ...

Fri Nov 17 03:22:00 CST 2017 0 1635
機器學習】一些基本概念及符號系統

注:其實自認為還是非常喜歡數學的,但是對於復雜的公式還是有種恐懼感,就像最開始學英語時,對英語的感覺一樣。但是數學與英語不同的地方在於,你可以盡情的刨根問底,從最基礎的知識開始了解,直到最終把一個符號或者公式的含義弄明白。在機器學習的過程中,也會碰到各種各樣的符號,尤其是遇到多參數,多樣本的情況時 ...

Sat Jan 21 04:49:00 CST 2017 0 2925
 
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