前言 機器學習海嘯 在你的項目中使用機器學習 目標和方法 預備知識 路線圖 其他 ...
一機器學習概覽 機器學習的廣義概念是:機器學習是讓計算機具有學習的能力,無需進行明確編程. 機器學習的工程性概念是:計算機程序利用經驗E學習任務T,性能是P,如果針對任務T的性能P隨着經驗E不斷增長,則為機器學習. 使用機器學習挖掘大量數據,發現不顯著的規律,稱為數據挖掘. 根據訓練時監督的量和類型分為: 監督學習:訓練數據包含了標簽,如分類,回歸. 非監督學習:訓練數據沒有標簽.如聚類,降維,可 ...
2018-10-08 17:44 0 2303 推薦指數:
前言 機器學習海嘯 在你的項目中使用機器學習 目標和方法 預備知識 路線圖 其他 ...
1.Machine Learning概念: 提到機器學習,很多人會想到機器人管家、終結者等一些不着邊際,高大上的事物。實際上,機器學習在很多領域已經存在多年,例如:光學字符識別(OCR)。第一個機器學習應用是垃圾郵件過濾器,隨后出現了數百個機器學習程序。本文介紹機器學習的一些重要概念(每位 ...
Voting classifier 多種分類器分別訓練,然后分別對輸入(新數據)預測/分類,各個分類器的結果視為投票,投出最終結果: 訓練: 投票: 為什么三個臭皮匠頂一個諸葛亮。通過大 ...
數據挖掘作業,要實現決策樹,現記錄學習過程 win10系統,Python 3.7.0 構建一個決策樹,在鳶尾花數據集上訓練一個DecisionTreeClassifier: 要將決 ...
——深度學習的建模、調參思路整合。 寫在前面 最近偶爾從師兄那里獲取到了吳恩達教授的新書《Machine Learning Yearing》(手稿),該書主要分享了神經網絡建模、訓練、調節參數時所需要的一些技巧和經驗。我在之前的一些深度學習項目中也遇到過模型優化,參數調節之類的問題 ...
1. scikit-learn介紹 scikit-learn是Python的一個開源機器學習模塊,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模塊之上。值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年發起的一個Google Summer ...
我主要用pytorch,但是導師和師兄都用TensorFlow,並且許多論文也是用TensorFlow來復現,出於交流和學習需要看了《TensorFlow實戰》的部分章節,以對TensorFlow有基礎的認識,記錄於此。 目錄: 1 TensorFlow基礎 ...
Deep Reinforcement Learning Hands-On——Policy Gradients – an Alternative 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多請看:Reinforcement Learning ...