Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的? DeepLearningAI 卷积神经网络课程(复习) 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
lcenter_box:中心确定之后的数据边界,默认值(-10.0, 10.0)。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯:从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法:Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
Hyperdimensional computing with holographic and adaptive encoder
【导读】大家好,我是泳鱼,一个乐于探索和分享AI知识的码农。今天介绍一篇关于机器学习的入门级好文。对于程序员来说,机器学习的重要性毋庸赘言。也许你还没有开始,也许曾经失败过,都没有关系,你将在这里找到或者重拾自信。只要粗通Python,略知NumPy,认真读完这21句话,逐行敲完示例代码,就可以由此进入自由的AI王国。
Scikit-learn是基于NumPy、 SciPy和 Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,在 Sklearn 里面有六大任务模块:分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理,此外还有一个数据引入模块。
测试数据集是一个微型的手工数据集,你可以用它来测试机器学习算法或者工具。
一、Softmax Regression简介 Softmax Regression是Logistic回归的推广,Logistic回归是处理二分类问题的,而Softmax Regres
Softmax Regression是Logistic回归的推广,Logistic回归是处理二分类问题的,而Softmax Regression是处理多分类问题的。Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法,具有很多的应用场合,如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。
机器学习有四种用途:分类、聚类、回归和降维。更严格一点,机器学习的目的只有三个:分类、聚类和回归,降维不过是达成目标的手段之一。
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
机器学习算法的设计让它们从经验中学习,当它们获取越来越多的数据时,性能也会越来越高。每种算法都有自己学习和预测数据的思路。在本文中,我们将介绍一些机器学习算法的功能,以及在这些算法中实现的有助于它们学习的一些数学方程。
来源:Deephub Imba本文约5000字,建议阅读10分钟本文将介绍如何为成功的面试做准备的,以及可以帮助我们面试的一些资源。 在这篇文章中,将介绍如何为成功的面试做准备的,以及可以帮助我们面试的一些资源。 代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员,那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识,这对数据科学家的面试已经足够了,因为大多数的公司基本上是这样的——但是,在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。 对于 SQL,你应该知道一些最简单的操作,例如: 从表中选择
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html
机器学习算法是这样设计的,它们从经验中学习,当它们获取越来越多的数据时,性能就会提高。每种算法都有自己学习和预测数据的方法。在本文中,我们将介绍一些机器学习算法的功能,以及在这些算法中实现的有助于学习过程的一些数学方程。
对其中的核心内容进行了整理,大家看再看一眼,今儿和大家分享的是第二部分内容的讲解~
本文介绍了如何使用机器学习算法对马匹进行疾病预测。首先介绍了数据集构建和预处理,然后详细阐述了基于逻辑回归的疾病预测模型。最后,通过实验证明了该模型在预测马匹疾病方面的可行性。
随机森林(Random Forest)是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。例如用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。随机森林能够用于分类和回归问题,可以处理大量特征,并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。我们先了解随机森林中森林和随机的概念。
sklearn 中提供了很多常用(或高级)的模型和算法,但是真正决定一个模型效果的最后还是取决于训练(喂养)模型时所用的数据。sklearn 中的 sklearn.datasets 模块包含了数据生成相关的功能。主要包含以下几种类型的数据集:
正文共4133个字,3张图,预计阅读时间10分钟。 Bagging是Bootstrap Aggregating的英文缩写,刚接触的童鞋不要误认为bagging是一种算法,Bagging和Boostin
所谓物以类聚-人以群分,“类”指的是具有相似性的集合,聚类是指将数据集划分为若干类,使得各个类之内的数据最为相似,而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。聚类分析就是以相似性为基础,在一个聚类中的模式之间比不在同一个聚类中的模式之间具有更多的相似性。对数据集进行聚类划分,属于无监督学习。
本文介绍了机器学习领域中10种适合初学者的算法,包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、K-means、随机森林、支持向量机、神经网络、K-NN和PCA。这些算法涵盖了监督学习、非监督学习和集成学习等领域,适用于分类和回归问题。通过对比不同算法的优缺点,本文为初学者提供了选择合适算法的方法,并附上了详细的算法实现步骤和示例代码。
物以类聚,给定一个训练数据集,对于新输入的实例,在训练集数据中找出和该实例最邻近的k个实例,算法的具体步骤为:
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)
选自MACHINE LEARNING MASTERY 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:程耀彤、李泽南 测试数据集是小型的专用数据集,它可以让你测试一个机器学习算法或测试工具。数据集中的数据有完整的定义(例如线性或非线性)使你可以探索特定的算法行为。scikit-learn Python 库提供一套函数,用于从可配置测试问题中生成样本来进行回归和分类。 在本教程中,你将学习测试问题及如何在 Python 中使用 scikit-learn 进行测试。 完成本教程后,你将知道: 如何生成多
大家好,我是花哥,前面的文章我们介绍了人工智能、机器学习、深度学习的区别与联系,指出了如今的人工智能技术基本上就是指机器学习。
本文继续PyTorch学习系列教程,来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。一方面,Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas,都是构建了整个框架中最为底层的数据结构;另一方面,Tensor又与普通的数据结构不同,具有一个极为关键的特性——自动求导。今天,本文就来介绍Tensor这一数据结构。
先来进行一个简单的介绍,回归算法的重要性体现在其能够建立特征与目标之间的关系模型,实现预测、关系分析和特征重要性评估等多方面的应用。通过回归分析,我们能够理解变量之间的趋势、检测异常值、为决策提供支持,并在时间序列中进行趋势分析,为数据科学和实际问题提供有力的工具。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77202136
scikit-learn是基于Python的一个机器学习库,你可以在scikit-learn库中选择合适的模型,使用它训练数据集并对新数据集作出预测。
你可以使用K折交叉验证或者分割训练集/测试集的方法处理数据集,并用来训练模型。这样做为了能够让训练出来的模型对新数据集做出预测。
在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在(机器学习(17)之集成学习原理总结)中,我们谈到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据
接下来我会从每个算法模型的介绍、基本原理、优缺点以及适用场景注意叙述,最后会基于开源数据集给出一个比较入门型的案例供大家学习~
中山大学研一上学期现代人工智能技术复习的相关资料,主要内容为神经网络基础知识,可能涉及到线性代数、概率论、线性模型、卷积神经网络和CV进展
假如我们现在要借助用户手机的通信数据对用户价值进行分析,原始通信数据包括:入网时间、套餐价格、每月话费、每月流量、每月通话时长、欠费金额、欠费月数等7个特征,但它的“内在维度”可能只有3个:用户忠诚度、消费能力、欠费指数,这3个维度能够更加直观地对用户价值进行刻画
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,它通过组合多个决策树来进行分类或回归任务。随机森林具有很高的准确性和鲁棒性,且能够处理大规模的数据集,因此在机器学习领域被广泛使用。
◆ 在回归分析中,自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合
而对于特征集合\mathbf{X},预测值\mathbf{\hat y} \in \mathbb{R}^n可以通过矩阵-向量的乘法表示为:
弱学习器是一个非常简单的模型,尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久,Boosting 就是一个理论概念,而 AdaBoost(自适应提升)算法是该想法的第一个成功方法。
其中,X是特征数据,y是目标数据,test_size是测试集的比例(可以是0到1之间的值),random_state是随机种子,用于保证每次划分的结果一致。
“哈佛商业评论”(Harvard Business Review)的文章将“数据科学家”称为“21世纪最性感的工作”,对ML算法的研究获得了极大的吸引力。因此,对于那些从ML领域开始的人,我们决定重新启动我们非常受欢迎的黄金博客10个算法机器学习工程师需要知道 - 虽然这篇文章是针对初学者的。
我们向初学者介绍十大机器学习(ML)算法,并附上数字和示例,方便理解。 简介 “哈佛商业评论”的一篇文章(https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century)将“数据科学家”评为“21世纪最性感的工作”,对机器学习算法的研究取得了巨大的关注。因此,对于那些机器学习领域的初学者,我们决定重新撰写2016年的一篇金牌博客——机器学习工程师必须要知道的十大算法(https://www.kdnuggets.com
FM(因子分解机)模型和逻辑回归是两种常见的预测建模方法,它们在一些方面有不同的优缺点
原文来源:KDnuggets 作者:Reena Shaw 「雷克世界」编译:BaymaxZ 📷 我们向初学者介绍十大机器学习(ML)算法,并附上数字和示例,方便理解。 简介 “哈佛商业评论”的一篇文章(https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century)将“数据科学家”评为“21世纪最性感的工作”,对机器学习算法的研究取得了巨大的关注。因此,对于那些机器学习领域的初学者,我们决定重新撰写2016年的一篇金牌博客
今天给大家介绍的是麻省理工大学计算机科学和人工智能实验室在NeuIPS 2019会议上发表的一篇文章。在文中,作者提出了一种基于图结构的蛋白质序列生成模型,通过聚焦三维空间上相邻的蛋白质区域,在基于神经网络的生成模型的蛋白质序列复杂度有了显著改善,并且比最先进的Rosetta程序生成序列更准确和高效。
选自kdnuggets 作者:Reena Shaw、KDnuggets 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、黄小天 本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习(ML)算法,并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。 机器学习模型 在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后,机器学习的研究广受关注。所以,对于初入机器学习领域的学习者,我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知的十大机器学习算法》,尽
本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习(ML)算法,并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。
我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见,而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果,这被称为群体的智慧。集成学习(Ensemble Learning)类似于这种思想,集成学习结合了来自多个模型的预测,旨在比集成该学习器的任何成员表现得更好,从而提升预测性能(模型的准确率),预测性能也是许多分类和回归问题的最重要的关注点。
人工智能一直助力着科技发展,新兴的机器学习正推动着各领域的进步。如今,机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统,机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。 本文接上篇《机器学习测试题(上)》,有对机器学习有兴趣的小伙伴可自行测试。 21.在一个包含5000个特征及超过一百万个观测值的数据集上建立一个机器学习的模型,下面哪种方法能更高效地训练模型? A.从数据集中随机抽取样本来建立模型 B.使用在线学习算法 C.使用主成分分
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