”机器学习基础“ 的搜索结果
概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。...程序员通常可以安全地假定CPU将完美地执行每条机器指令。虽然硬件错误确实会发生，但它们足够罕见，以致于大部分软件应用在设计时并不需要考虑这些因素
监督学习是一种使用标记数据来训练机器学习模型的机器学习类型。在标记数据中，输出已经是已知的。模型只需要将输入映射到相应的输出。例如，监督学习的一个例子是训练一个识别动物图像的系统。下面附上我们训练的...
GBDT是一种迭代的决策树算法，将决策树与集成思想进行了有效的结合。本文讲解GBDT算法的Boosting核心思想、训练过程、优缺点、与随机森林的对比、以及Python代码实现。
《机器学习》——周志华——清华大学出版社 习题1.2参考答案 以下内容仅供参考 对于《机器学习》课本习题1.2的答案，网上流传着一份答案，作者使用了栈的方式遍历2482^{48}248种组合，但由于栈的特性，每次只能...
本文将讲述机器学习中所涉及的数学基础。
集成学习 （Ensemble Learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统（ Multi-classifier System）、基于委员会的学习（ Committee-based Learning）等。 上图显示出集成学习的一般...
回归任务 回归是对已有的数据样本点进行拟合，再根据拟合出来的函数，对未来进行预测。回归数据是连续的值，比如商品价格走势的预测就是回归任务。 分类任务 分类需要先找到数据样本点中的分界线，再根据分界线对新...
机器学习的应用范围非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、广告推荐、金融风控等。深度学习的应用也非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、智能问答、自动驾驶、游戏智能等。深度...
机器学习面试1000题
标签： 机器学习
这是学习机器学习的总纲，对于刚刚入门的人来说也许有些困难，但依旧是非常好的文档，即使对于老手这也是不错的参考文档
机器学习的应用
来源：https://www.zhihu.com/question/382278216编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：图灵的猫https://www.zhihu....
frobenius范数 即F范数 对应元素的平方和再开方
用于回归任务的决策树称作回归树，属性选择与生长方式与分类决策树不同。本文讲解决策树回归算法的核心思想、启发式切分、最优属性选择、过拟合、正则化、以及缺失值处理等关键知识点。......
最近，朋友分享给我一套“七月在线”的机器学习视频，我几经思量之后，决定从视频量最少的数学基础部分开始看起，今天学习完了第一个视频，... 第一集的视频主要是系统介绍了机器学习基础与相关数学基础的一些概念，具
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