机器学习---概念基础

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

关闭 yunqishequ1的博客 目录视图 摘要视图 订阅 管理博客 写新文章 评论送书 | 7月书讯:众多畅销书升级!      CSDN日报20170727--<想提高团队技术,来试试这个套路!>      评论送书 | 机器学习.Java虚拟机.微信开发 机器学习--线性代数基础 2017-07-28 14:05 6人阅读 评论(0) 收藏 编辑 删除  分类: 机器x 目录(?)[+] 原文地址 数学是计算机技术的基础,线性代数是机器学习和深度学习的基础,了解数据知识最好的方法我觉得

一.概念理解 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能. 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳.综合而不是演绎. 机器学习有下面几种定义:(一个讲的比较好的文章) “机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如

转自:http://blog.csdn.net/lantian0802/article/details/38333479 1.基础概念: (1) 10折交叉验证:英文名是10-fold cross-validation,用来测试算法的准确性.是常用的测试方法.将数据集分成10份.轮流将其中的9份作为训练数据,1分作为测试数据,进行试验.每次试验都会得出相应的正确率(或差错率).10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证,在求其平均值,对算法的准

来源:lantian0802的专栏 blog.csdn.net/lantian0802/article/details/38333479 一.基础概念 1.10折交叉验证,英文名是10-fold cross-validation,用来测试算法的准确性.是常用的测试方法.将数据集分成10份.轮流将其中的9份作为训练数据,1分作为测试数据,进行试验.每次试验都会得出相应的正确率(或差错率). 10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证,在求其平均值

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机器学习的大概概念 你们可以上百度查找—https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/217599?fr=aladdin 我当初学机器学习的时候用的是 jupyterlab 安装 jupyterlab pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyterlab Jupyther notebook(曾经的Ipython notebook),

机器学习的基本概念 数据 数据集 数据的整体叫做数据集   ( data set ) 样本 每一行数据被称为一个样本   ( sample ) 标记 最后一列, 称为标记   ( label ) 特征 表中的每个列都是一个特征, 用特征向量来表示一个特征值 特征空间 特征进行数据表示后的范围空间 此图中的形式是一个二维的特征空间, 高维的话则基于低维进行推导即可 抽象特征 很多的特征并不一定非要具体, 比如图像识别像素点 机器学习的基本任务 分类任务 二分类 多分类 多标签分类 回归任务 什么是

机器学习就是把无序的数据转换成实用的信息. 机器学习的主要任务就是分类,通过通过训练数据训练算法,终于能够将实际的数据分到合适的类别中 监督学习算法:预測目标变量的值 k-means算法.线性回归 朴素贝叶斯算法,局部加权线性回归 支持向量机.ridge回归 决策树.lasso最小回归系数预计 无监督学习算法:不须要预測目标变量的值 k-均值.最大期望算法 DBSCAN,parzen窗设计 确定哪种算法之后,还要确定目标变量的类型: 离散型:是/否,1/2/3     分类器算法 连续性:-99