機器學習語言 一、機器學習常用的編程語言有哪些? 機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、 凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以 獲取新的知識或技能, 重新組織已有的知識結構使 ...
目前機器學習可以說是百花齊放階段,不過如果要學習或者研究機器學習,進而用到生產環境,對平台,開發語言,機器學習庫的選擇就要費一番腦筋了。這里就我自己的機器學習經驗做一個建議,僅供參考。 首先,對於平台選擇的第一個問題是,你是要用於生產環境,也就是具體的產品中,還是僅僅是做研究學習用 . 生產環境中機器學習平台的搭建 如果平台是要用於生產環境的話,接着有一個問題,就是對產品需要分析的數據量的估計, ...
2016-10-28 12:15 28 16806 推薦指數:
機器學習語言 一、機器學習常用的編程語言有哪些? 機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、 凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以 獲取新的知識或技能, 重新組織已有的知識結構使 ...
前言 選擇什么樣的深度學習框架一直是開發者非常關心的一個話題,而且深度學習框架之間的「戰爭」也越來越激烈。隨着近幾年AI的火熱,越來越多的出現有關各個機器學習框架的對比文章,且隨着 Python 逐漸成為機器學習社區最受歡迎的語言,支持 Python的深度學習框架的性能也在持續 ...
總而言之,我們可以通過問自己算法需要解決什么問題,進而發現算法的正確分類。 上面這張圖包含了一些我們還沒有討論的技術術語: 分類(Classification):當數據被用來預測一個分類,監督學習也被稱為分類。這是一個例子當指定一張相作為“貓”或“狗”的圖片。當只有兩種選擇時,稱為 ...
各種機器學習的應用場景分別是什么?例如,k近鄰,貝葉斯,決策樹,svm,邏輯斯蒂回歸和最大熵模型。 k近鄰,貝葉斯,決策樹,svm,邏輯斯蒂回歸和最大熵模型,隱馬爾科夫,條件隨機場,adaboost,em 這些在一般工作中,分別用到的頻率多大?一般 ...
注: 這個報告是我在10年7月的時候寫的(博士一年級),最近整理電腦的時候翻到,當時初學一些KDD上的paper的時候總結的,現在拿出來分享一下。 畢竟是初學的時候寫的,有些東西的看法也在變化,看的 ...
機器學習深度研究:特征選擇過濾法中幾個重要的統計學概念————卡方檢驗、方差分析、相關系數、p值 問題引出 當我們拿到數據並對其進行了數據預處理,但還不能直接拿去訓練模型,還需要選擇有意義的特征(即特征選擇),這樣做有四個好處: 1、避免維度災難 2、降低學習難度 3、減少過擬合 ...
谷歌公司推出一款機器學習的平台(AutoML(可視化工具(AutoML Vision)))新推出兩個功能 :自然語言處理 AutoML Natural Language 翻譯功能 ...
原文:http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2012/11/27/2791504.html 機器學習-特征選擇 Feature Selection 研究報告 注: 這個報告是我在10年7月的時候寫的(博士一年級),最近整理電腦的時候翻到 ...