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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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如果你經(jīng)常想讓自己弄清楚機器學習和深度學習的區(qū)別，閱讀該文章，我將用通俗易懂的語言為你介紹他們之間的差別。
LTR同樣是一個回歸問題。你手頭上有一系列評價數(shù)據(jù)，來衡量一個文檔與某個查詢的相關度等級。我們的相關度等級取值從A到F，更常見的情況是取值從0（完全不相...
人工智能知識分享之機器學習和深度學習的區(qū)別與聯(lián)系
人工智能的浪潮正在席卷全球，諸多詞匯時刻縈繞在我們耳邊：人工智能、機器學習、深度學習。不少人對這些高頻詞匯的含義及其背后的關系總是似懂非懂、一知半解。
深度學習與傳統(tǒng)的機器學習最主要的區(qū)別在于隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長。當數(shù)據(jù)很少時，深度學習算法的性能并不好。這是因為深度學習算法需要大量的數(shù)據(jù)來...
網(wǎng)絡釣魚是今天最常見的攻擊媒介，而且非常成功。這種攻擊利用了個人對通信工具的熟悉，如社交媒體和電子郵件，通過附件或鏈接向不知情的收件人發(fā)送惡意內(nèi)容。這種...
使用集成學習者的基礎在于這樣一個想法，即在同一個數(shù)據(jù)樣本中學習幾個基本的對象，并使用不同對象的結果的聯(lián)合來預測后續(xù)更改的加密機制。這個方法的數(shù)學基礎就是...
為什么要引入隨機森林呢。我們知道，同一批數(shù)據(jù)，我們只能產(chǎn)生一顆決策樹，這個變化就比較單一了，這就有了集成學習的概念。
在SMO算法中，我們每次需要選取一對α來進行優(yōu)化，通過啟發(fā)式的選取我們可以更高效的選取待優(yōu)化的變量使得目標函數(shù)下降的最快。
異常值有時候很重要，有時候又可以忽略不計，視情況而定。以收入預測為例，有時候收入會突然出現(xiàn)很大的變動，觀察這種現(xiàn)象并了解其原因是很有幫助的。有時候異常值...
回歸的主要思想是給定一些輸入變量，我們想要預測目標變量的值是什么樣的。在回歸的情況下，目標變量是連續(xù)的——這意味著它可以在指定范圍內(nèi)取任意的值。另一方面...
人工智能四大概念（分類方法、類別、機器學習和協(xié)同過濾）
AI（人工智能）是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。具體到應用來說，每一個人工智能解決方案都建立在四個...
新手學習機器學習很難，就是收集資料也很費勁。所幸Robbie Allen從不同來源收集了目前最全的有關機器學習、Python和相關數(shù)學知識的速查表大全。...
學習機器學習有很多方法，大多數(shù)人選擇從理論開始。 如果你是個程序員，那么你已經(jīng)掌握了把問題拆分成相應組成部分及設計小項目原型的能力，這些能力能幫助你學習...
2018-07-05 標簽：機器學習 3020 0
本文將帶你遍歷機器學習領域最受歡迎的算法。系統(tǒng)地了解這些算法有助于進一步掌握機器學習。當然，本文收錄的算法并不完全，分類的方式也不唯一。
2018-06-30 標簽：機器學習 4095 0
在機器學習領域，每個給定的建模問題都存在幾十種解法，本文作者認為，模型算法的假設并不一定適用于手頭的數(shù)據(jù)；在追求模型最佳性能時，重要的是選擇適合數(shù)據(jù)集（...
2018-06-30 標簽：機器學習 1603 0
本文作者在 Github 上建立了一個代碼速查表，對機器學習初學者來說是不可多得的一個資源。 對于初學者來講，入門機器學習和深度學習非常困難；同時深度學...
毫無疑問，機器學習/人工智能的子領域在過去幾年越來越受歡迎。目前大數(shù)據(jù)在科技行業(yè)已經(jīng)炙手可熱，而基于大量數(shù)據(jù)來進行預測或者得出建議的機器學習無疑是非常強...
隨著基于人工智能與機器學習的應用如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)，我們也看到有很多提供類似功能的 API 悄悄登上了舞臺。
本文來自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人Tomasz Malisiewicz的個人博客文章，閱讀本文，你可以更好的理解計算機...
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