機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
機(jī)器學(xué)習(xí)必學(xué)10大算法
1.線性回歸
2.Logistic 回歸
3.線性判別分析
4.分類和回歸樹
5.樸素貝葉斯
6.K最近鄰算法
7.學(xué)習(xí)向量量化
8.支持向量化
9.袋裝發(fā)和隨機(jī)森林
10.Boosting 和 AdaBoost
機(jī)器學(xué)習(xí)中必知必會(huì)的 8 種降維技術(shù)
1.相關(guān)性濾波器
2.方差濾波器
3.UMAP
4.t-SNE
5.自動(dòng)編碼器(Auto Encoder )
6.缺失值
7.前向/后向特征選擇
8.主成分分析
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●第7章“智能運(yùn)維的應(yīng)用場(chǎng)景”:介紹智能運(yùn)
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機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支,其目標(biāo)是通過讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能,而無需進(jìn)行明確的編程。本文將深入解讀幾種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)
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隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)對(duì)數(shù)據(jù)分析提出了更高的要求。機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的工具,通過訓(xùn)練模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,為企業(yè)和組織提供了更高效、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析能力。本文將深入
發(fā)表于 07-02 11:22
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關(guān)于數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)就是喂入算法和數(shù)據(jù),讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應(yīng)的關(guān)系。Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)集,在統(tǒng)計(jì)
發(fā)表于 06-27 08:27
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應(yīng)用,將理論基礎(chǔ)與實(shí)踐案例相結(jié)合,作者憑借扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底及其在企業(yè)界的豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),將機(jī)器學(xué)習(xí)與時(shí)間序列分析巧妙融合在書中。
全書書共分為8章,系統(tǒng)介紹時(shí)間序列的基礎(chǔ)知識(shí)、常用預(yù)測(cè)方法、異常檢測(cè)
發(fā)表于 06-25 15:00
機(jī)器學(xué)習(xí)可視化(簡(jiǎn)稱ML可視化)一般是指通過圖形或交互方式表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易,
發(fā)表于 04-25 11:17
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,人工智能已成為一個(gè)熱門領(lǐng)域,涉及到多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域,例如語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別等。 在編程中進(jìn)行人工智能的關(guān)鍵是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這是一類基于樣本數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練來進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷的
發(fā)表于 04-04 08:41
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今天給大家一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參技巧的文章。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機(jī)器學(xué)習(xí)例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數(shù)優(yōu)化,需要搜索超參數(shù)的最佳配置以實(shí)現(xiàn)最佳性能。
發(fā)表于 03-23 08:26
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深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)是人工智能(AI)的一個(gè)分支,它教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和推理。近年來,它解決復(fù)雜問題并在各個(gè)領(lǐng)域提供尖端性能的能力引起了極大的興趣和吸引力。深度學(xué)習(xí)
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電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《五種寬帶接入主要技術(shù)淺析.pdf》資料免費(fèi)下載
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在很多人眼里,深度學(xué)習(xí)是一個(gè)非常神奇的技術(shù),是人工智能的未來,是機(jī)器學(xué)習(xí)的圣杯。今天深視創(chuàng)新帶您一起揭開他神秘的面紗,了解什么才是深度學(xué)習(xí)。
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幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法最后都?xì)w結(jié)為求一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的極值,即最優(yōu)化問題,例如對(duì)于有監(jiān)督學(xué)習(xí),我們要找到一個(gè)最佳的映射函數(shù)f (x),使得對(duì)訓(xùn)練樣本的損失函數(shù)最小化(最小化經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)或結(jié)構(gòu)風(fēng)
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為了進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù),數(shù)據(jù)科學(xué)家們提出了各種模型,在眾多的數(shù)據(jù)挖掘模型中,國(guó)際權(quán)威的學(xué)術(shù)組織 ICDM(the IEEE International Conference on Data Mining)評(píng)選出了十大經(jīng)典的算法
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在機(jī)器學(xué)習(xí)中,機(jī)器學(xué)習(xí)的效率在很大程度上取決于它所提供的數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集的大小和豐富程度也決定了最終預(yù)測(cè)的結(jié)果質(zhì)量。目前在算力方面,量子計(jì)算能超越傳統(tǒng)二進(jìn)制的編碼系統(tǒng),利用量子的糾纏與疊
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NNI 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參,是微軟開源的又一個(gè)神器,它能幫助你找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)或超參數(shù),支持 各種訓(xùn)練環(huán)境 。 它常用的 使用場(chǎng)景 如下: 想要在自己的代碼、模型中試驗(yàn) 不同的機(jī)器學(xué)習(xí)
發(fā)表于 10-30 10:28
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