簡介 前置聲明:本專欄的所有文章皆為本人學習時所做筆記而整理成篇,轉載需授權且需注明文章來源,禁止商業用途,僅供學習交流.(歡迎大家提供寶貴的意見,共同進步) 正文: 機器學習,顧名思義,就是研究計算機如何學習和模擬人類的行為,並根據已學得的知識對該行為進行增強和改進。 舉例來說,假設郵箱 ...

歡迎大家前往騰訊雲社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 導語： 本文是對機器學習算法的一個概覽，以及個人的學習小結。通過閱讀本文，可以快速地對機器學習算法有一個比較清晰的了解。本文承諾不會出現任何數學公式及推導，適合茶余飯后輕松閱讀，希望能讓讀者比較舒適地獲取到一點有用的東西 ...

簡介 機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論等多門學科。它是人工智能（AI）的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。目前已廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、搜索引擎、無人駕駛、機器人等領域。 分類 按照學習方法 監督式學習 ...

<一>：特征工程：將原始數據轉化為算法數據 一：特征值抽取 1：對字典數據 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ...

目錄 1.基本概念 2.選擇機器學習算法 3.使用R進行機器學習 1.基本概念 機器學習：發明算法將數據轉化為智能行為 數據挖掘 VS 機器學習：前者側重尋找有價值的信息，后者側重執行已知的任務。后者是前者的先期准備 過程：數據——> ...

最近在研究機器學習，隨手將學習的過程記錄下來，方面自己的學習與回顧 1. 機器學習是什么？ 機器學習(Machine Learning，ML)是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之不斷改善自身的性能的一門科學技術。 它使用 ...

Boosting 是一族可將弱學習器提升為強學習器的算法。 關於 Boosting 的兩個核心問題： 1.在每一輪如何改變訓練數據的權值或概率分布？ 通過提高那些在前一輪被弱分類器分錯樣例的權值，減小前一輪分對樣本的權值，而誤分的樣本在后續受到更多的關注 ...

Random Forest是加州大學伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler於2001年發表的論文中提到的新的機器學習算法，可以用來做分類，聚類，回歸，和生存分析，這里只簡單介紹該算法在分類上的應用。 Random Forest（隨機森林）算法是通過訓練多個決策樹 ...