小天 小天
1年前
机器学习入门简介
在这篇博文中,我们将简要介绍以下主题,为您提供机器学习的基本介绍:什么是机器学习训练机器学习模型优化参数神经网络如果您不是专家,请不要担心—这篇博文所需的唯一知识是基础高中数学。什么是机器学习?牛津词典将机器学习定义为:“计算机从经验中学习的能力”。机器学
Stella981 Stella981
2年前
Spark机器学习算法
Spark是一个大规模的数据处理引擎,集成了SQL查询分析,该引擎是用Scala写的,所以一些高级的实现了的算法都是用它进行描述。已知支持的第三方语言有:C【https://github.com/Microsoft/Mobius,Java,Scala,Python,R【http://spark.apache.org】一般性理解:Spark
Easter79 Easter79
2年前
Stanford机器学习
之前一直在看Standford公开课machinelearning中Andrew老师的视频讲解https://class.coursera.org/ml/class/index(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fclass.coursera.org%2Fml%2Fclas
机器学习基础
本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上花费的平均时
机器学习基础
机器学习基础本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上
机器学习入门指南
资料获取地址见文末或评论!一、预备知识微积分(偏导数、梯度等等)概率论与数理统计(例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等)最优化方法(比如梯度下降、牛顿拉普什方法、变分法(欧拉拉格朗日方程)、凸优化等等)二、路线1(基于普通最小二乘法的)简单线性回归线性回归中的新进展(岭回归和LASSO回归)(此处可以插入Bagging和AdaBoost的内容
从零开始初识机器学习 | 京东云技术团队
本篇文章中我们将对机器学习做全面的了解与介绍,其中第一章初识机器学习分为上下两个小章节,对机器学习是什么、机器学习由来以及机器学习的理论等展开说明。目的是能让即便完全没接触过机器学习的人也能在短时间对机器学习有一个全面了解。
程昱 程昱
4个月前
机器学习中的概率统计应用实践 | 更新完结
机器学习中的概率统计应用实践|更新完结download》quangneng.com/4846/概率统计在机器学习中的应用实践一、引言概率统计作为数学的一个重要分支,在机器学习领域发挥着不可替代的作用。机器学习是一门研究如何让计算机从数据中自动学习并做出预测
迁移学习核心技术的开发与应用
一、机器学习简介与经典机器学习算法介绍1.什么是机器学习?2.机器学习框架与基本组成3.机器学习的训练步骤4.机器学习问题的分类5.经典机器学习算法介绍章节目标:机器学习是人工智能的重要技术之一,详细了解机器学习的原理、机制和方法,为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。二、深度学习简介与经典网络结构介绍1.神经网络简介2.神经网络组件简介3.神经网
人工智能人才培养
No.1第一天一、机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习?机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类经典机器学习算法介绍章节目标:机器学习是人工智能的重要技术之一,详细了解机器学习的原理、机制和方法,为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。二、深度学习简介与经典网络结构介绍神经网络简介神经网络组件简介神经网络训练方法卷积神经网络介