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一，模型提升方法模型误差来源：逼近误差估计误差：训练到的函数与模型空间最好的函数的距离线性到非线性模型：线性回归：多项式回归支持向量机决策树：空间划分的思想来处理非线性数据决策树的生成：从根节点开始，选择对应特征选择节点特征分割点..
聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类。常见的聚类算法包括 k-Means..
点到平面距离： 梯度下降法： 最大似然法： 如何做分类？感知机：找到一条直线将两类数据分开支持向量机：找到一条直线将两类数据分开，还要使数据离直线尽可能的远逻辑回归：使观察到训练集的“可能性”最大 分类问题的评价指标： ..
数据维度灾难需要降维实际数据会有很多的维度，但对数据处理时，不能将所有数据的维度都当做一个参数，那样就会导致我们口中的维度灾难那么，维度灾难该怎么处理呢1主要成分分析基本思想：构造原始特征的一系列线性组合形成的线性无关低纬特征，以..
机器学习的优化目标一，梯度下降法batch梯度下降法： 随机梯度下降SGD线性衰减然后保持为常数 梯度爆炸和悬崖解决方法：梯度阶段启发式梯度截断干涉以减少步长 二，动量法在参数更新时考虑历史梯度信息Nesterov动量法 ..
关联规则是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。常见的购物篮分析该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过..
维度灾难：随着维度的增多，问题的复杂性（或计算代价）呈指数型增长的现象基于距离的机器学习模型 稀疏度与过度拟合过度拟合：模型对已知数据拟合较好，新的数据拟合较差高维空间中样本变得极度稀疏，容易造成过度拟合问题计算复杂度：决策树随..
深度学习应用领域全面突破：机器翻译语音识别等神经元与感知机 多层感知机多个神经元以全连接层次相连网络称为前馈神经网络也称多层感知机 多层感知机能够逼近任何函数误差函数 梯度计算：后向传播BP：前向传播计算误差，后向传播计算梯度..
人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。有一种类型网络把各个结点看做是“人工神经元”，这种网络就叫做“人工神经网络”。人工神经元..
它把问题可能的解编码为一个向量，称为个体，向量的每一个元素称为基因，并利用目标函数（相应于自然选择标准）对群体（个体的集合）中的每一个个体进行评价，根据评价值（适应度）对个体进行选择、交换、变异等遗传操作，从而得到新的群体。遗传算..
人工智能概述 机器学习和人工智能，深度学习的关系机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来机器学习概述机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。机器学习算法分类监督学习(supervised ..
摘要：如今的智能语音助手，可以帮助我们完成日常生活中的一些常规动作。同样，在企业中，智能问答机器人也在扮演着同样的角色。本文分享自华为云社区《【亿码当先，云聚金陵】华为云MVP程云：知识化转型，最终要赋能一线》，作者：我..
数据集介绍数据集划分训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效划分比例：训练集：70% 80% 75%测试集：30% 20% 30%APIsklearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options)x 数据集的特征值y 数据集..
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花落╮君离开
发布于 2021-07-20 09:21
