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机器学习

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  • 01-01 机器学习

    目录机器学习一、学习目标二、人工智能三、机器学习3.1 机器学习基本术语四、深度学习五、机器学习分类5.2.1 聚类5.1.1 回归问题5.1.2 分类问题5.1 监督学习5.2 无监督学习5.3 半监督学习5.4 强化学习六、Python语言的优势七、小结机器学...[详细]

    2021-04-17 12:18 分类:自动化
  • 08-08 细分构建机器学习应用程序的流程-模型优化

    目录细分构建机器学习应用程序的流程-模型优化一、1.1 网格搜索法二、1.2 随机搜索法2.1 1.2.1 随机采样2.2 1.2.2 随机搜索法细分构建机器学习应用程序的流程-模型优化通过数据收集、数据预处理、训练模型、测试模型上述四个步骤,一般可...[详细]

    2021-04-17 10:29 分类:自动化
  • 《机器学习实战》-线性回归

    目录线性回归用线性回归找到最佳拟合直线程序8-1 标准回归函数和数据导入函数程序8-2 基于程序8-1绘图图片8-1 ex0的数据集和它的最佳拟合直线局部加权线性回归图片8-2 参数k与权重的关系程序8-3 局部加权线性回归函数图片8-3 局部加权线性...[详细]

    2021-04-17 10:16 分类:自动化
  • 人工智能从入门到放弃(目录)

    全新的机器学习大纲,机器学习十大算法应有尽有,每一个算法都配套一个小实例,如鸢尾花分类、波士顿房价预测、葡萄酒质量检测、乳腺癌判断、垃圾邮件分类、手写数字识别、推荐系统…… 实现了对每一个优化算法的推导,详尽的公式,相信...[详细]

    2021-04-17 10:15 分类:云计算
  • 《机器学习实战》-逻辑(Logistic)回归

    目录Logistic 回归本章内容回归算法Logistic 回归的一般过程Logistic的优缺点基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类Sigmoid 函数Logistic 回归分类器图5-1 两种坐标尺度下的 Sigmoid 函数图基于最优化方法的最佳回归系数确定梯度上升法...[详细]

    2021-04-17 10:11 分类:自动化
  • 《机器学习实战》-朴素贝叶斯

    目录基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯基于贝叶斯决策理论的分类方法朴素贝叶斯的优缺点贝叶斯决策理论条件概率使用条件概率来分类使用朴素贝叶斯进行文档分类使用 Python 进行文本分类准备数据:从文本中构建词向量[详细]

    2021-04-17 10:08 分类:自动化
  • 《机器学习实战》-决策树

    目录决策树决策树简介决策树的构造信息增益划分数据集递归构建决策树在 Python 中使用 Matplotlib 注解绘制树形图Matplotlib 注解构造注解树测试和存储分类器测试算法:使用决策树执行分类使用算法:决策树的存储示例:使用决策树预测隐形...[详细]

    2021-04-17 10:04 分类:自动化
  • 《机器学习实战》-k近邻算法

    目录K-近邻算法k-近邻算法概述解析和导入数据使用 Python 导入数据实施 kNN 分类算法测试分类器使用 k-近邻算法改进约会网站的配对效果收集数据准备数据:使用 Python 解析文本文件分析数据:使用 Matplotlib 画二维散点图准备数据:归一...[详细]

    2021-04-17 10:00 分类:自动化
  • 《机器学习实战》-机器学习基础

    目录机器学习基础什么是机器学习机器学习应用场景海量数据机器学习的重要性机器学习的基本术语监督学习和非监督学习监督学习:supervised learning非监督学习:unsupervised learning机器学习工具介绍测试 Numpy 库测试 NumPy 库代码整合...[详细]

    2021-04-17 09:57 分类:自动化
  • 深度学习,机器学习视频教程

    第一部分(01)机器学习与相关数学初步(02)数理统计与参数估计(03)矩阵分析与应用(04)凸优化初步(05)回归分析与工程应用(06)特征工程(07)工作流程与模型调优(08)最大熵模型与EM算法(09)推荐系统与应用(10)聚类算法与应用(11)决策树随机森林...[详细]

    2021-04-15 09:56 分类:自动化