暂无搜索历史
腾讯 | 产品运营 (已认证)
申请条件:至少有 10 篇或以上符合投稿要求可迁入腾讯云专栏的原创技术文章。
随机森林是一组决策树的商标术语。在随机森林中,我们收集了决策树(也称为“森林”)。为了基于属性对新对象进行分类,每棵树都有一个分类,我们称该树对该类“投票”。森...
这是一种无监督算法,可以解决聚类问题。它的过程遵循一种简单的方法,可以通过一定数量的聚类(假设k个聚类)对给定的数据集进行分类。集群中的数据点对同级组是同质的,...
在我们遇到的所有机器学习算法中,KNN很容易成为最简单的学习方法。 尽管它很简单,但是事实证明它在某些任务上非常有效(正如您将在本文中看到的那样)。
朴素贝叶斯分类器算法是一系列概率算法,基于贝叶斯定理和每对特征之间条件独立的“朴素”假设而应用。 贝叶斯定理计算概率P(c | x),其中c是可能结果的类别,...
使用贝叶斯定理,我们可以找到已知B发生,A发生的可能性。在这里,B是证据,A是假设。这里所做的假设是预测变量/特征是独立的。也就是说,一个特定功能的存在不会影响...
这是一种基于贝叶斯定理的分类技术,假设预测变量之间具有独立性。简而言之,朴素贝叶斯分类器假定类中某个特定特征的存在与任何其他特征的存在无关。例如,如果水果是红色...
我第一次听到“支持向量机”这个名字,我觉得,如果这个名字本身听起来那么复杂,那么这个概念的表述将超出我的理解范围。 幸运的是,我看到了一些大学讲座视频,并意识到...
从上图中可以看出,决策树在产品总和表上工作,也称为析取范式。在上图中,我们预测计算机在人们日常生活中的使用。
这是我最喜欢的算法之一,我经常使用它。它是一种监督学习算法,主要用于分类问题。令人惊讶的是,它适用于分类和连续因变量。在该算法中,我们将总体分成两个或更多个同类...
本文讨论了Logistic回归的基础知识及其在Python中的实现。逻辑回归基本上是一种监督分类算法。在分类问题中,目标变量(或输出)y对于给定的一组特征(或输...
本文讨论了线性回归的基础知识及其在Python编程语言中的实现。线性回归是一种统计方法,用于建模具有给定自变量集的因变量之间的关系。注意:在本文中,为简单起见,...
不要被它的名字弄糊涂!它是一种分类而非回归算法。它用于根据给定的自变量集估计离散值(二进制值,如0/1,yes/no,true/false)。简单来说,它通过将...
线性回归用于根据连续变量估算实际值(房屋成本,看涨期权,总销售额等)。在这里,我们通过拟合最佳线来建立独立变量和因变量之间的关系。该最佳拟合线称为回归线,并由线...
顾名思义,机器学习是计算机编程的科学,通过它可以从不同类型的数据中学习。Arthur Samuel给出的更一般的定义是 - “机器学习是一个研究领域,它使计算机...
谷歌的自动驾驶汽车和机器人得到了很多新闻,但该公司真正的未来是机器学习,这种技术使计算机变得更聪明,更个性化。 - Eric Schmidt(谷歌主席)
我们今天要解决的问题是从MNIST数据集中分类手写数字,并且写一个简单的分类器,被认为是计算机视觉的Hello World。现在MNIST是一个多类别的分类问题...
今天我们学习如何训练图像分类器,只需通过图像目录即可完成。比如说,你想要构建一个分类器来区分霸龙和三角龙的图片:
除了机器学习(ML)工作定义之外,我们还旨在简要概述机器学习的基本原理,让机器“思考”的挑战和局限性,以及今天深入解决的一些问题学习(机器学习的“前沿”),以及...
暂未填写公司和职称
暂未填写个人简介
暂未填写技能专长
暂未填写学校和专业
暂未填写个人网址