多媒體、圖形學、網絡通信等計算機應用技術領域,尤其是計算機視覺、自然語言處理。 交叉學科的技術支撐,例如生物信息學,它的研究涉及從“生命現象”到“規律發現”的整個過程,包括數據處理整個流程,其中“數據分析”就是機器學習的舞台。 數據科學的核心即通過分析數據獲取價值。機器學習是大數據時代必不可少 ...
一 數據挖掘 數據挖掘主要是應用於大數據領域,利用機器學習的模型來挖掘數據中的潛在價值。發現數據之間的關系。比如根據房價的變化預測房價,根據天氣信息預測天氣等。會應用經典的回歸類問題。 傳統的監督學習,或者非監督學習,或者與深度學習相結合的方式。 二 計算機視覺 讓機器像人一樣看世界,看到圖像,視頻等媒體。會把圖像進行識別,分類。圖中的是動物,還是人,還是其他的物體。這些案例也會應用到深度學習。 ...
2018-12-28 23:27 0 1596 推薦指數:
多媒體、圖形學、網絡通信等計算機應用技術領域,尤其是計算機視覺、自然語言處理。 交叉學科的技術支撐,例如生物信息學,它的研究涉及從“生命現象”到“規律發現”的整個過程,包括數據處理整個流程,其中“數據分析”就是機器學習的舞台。 數據科學的核心即通過分析數據獲取價值。機器學習是大數據時代必不可少 ...
原文:http://blog.csdn.net/mach_learn/article/details/39501849 決策樹 一、 決策樹優點 1、決策樹易於理解和解釋,可以可視化分析,容易 ...
決策樹一、 決策樹優點1、決策樹易於理解和解釋,可以可視化分析,容易提取出規則。 2、可以同時處理標稱型和數值型數據。 3、測試數據集時,運行速度比較快。 4、決策樹可以很好的擴展到大型數據庫 ...
svm簡介 SVM的英文全稱是Support Vector Machines,我們叫它支持向量機。支持向量機是我們用於分類的一種算法。 實例 svm的兩個參數: c懲罰系數,即對誤差的寬容度。c ...
機器學習分為四大塊,分別是classification (分類),regression (回歸), clustering (聚類), dimensionality reduction (降維)。 聚類(clustering) 無監督學習的結果。聚類的結果將產生一組集合,集合中 ...
摘自范明等譯的(原著Ethem Alpaydin)《機器學習導論》第一章,參雜部分個人見解,不對之處歡迎指點 學習機器學習,應首先知道它在實際生活中的應用具體有哪些,這樣有利於進一步的原理學習。 1 學習關聯性 購物籃分析:即挖掘商品間的關聯性,購買了商品X的用戶有多大的可能性會購買商品Y ...
編程練習(一):線性回歸 文件清單 ex1.m ex1_multi.m ex1data1.txt - ex1.m 用到的數據組 ex1data2.txt - ex1_multi.m 用到的數據組 submit.m - 提交 ...
機器學習錯題集 1. Some of the problems below are best addressed using a supervised learning algorithm, and the others with an unsupervised ...