目錄 一、機器學習是什么 二、常見概念 屬性 特征空間 特征向量 誤差 擬合 模型 調參 正則化 預測類型 三、算法分類 回歸 分類 聚類 ...

眾所周知，機器學習的訓練數據之所以非常昂貴，是因為需要大量人工標注數據。 autoencoder可以輸入數據和輸出數據維度相同，這樣測試數據匹配時和訓練數據的輸出端直接匹配，從而實現無監督訓練的效果。並且，autoencoder可以起到降維作用，雖然輸入輸出端維度相同，但中間層可以維度很小 ...

目錄 一、什么是回歸（Regression） 二、什么是線性回歸（Linear Regression） 三、什么是單變量線性回歸（Unary Linear Regres ...

目錄 一：學習機器學習原因和能夠解決的問題 1.原因 2.機器學習能夠解決的問題 二：為什么選擇python作為機器學習的語言 三：機器學習常用庫簡介 1.scikit-learn 2.Jupyter ...

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 ...

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 ...