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无监督和有监督算法的区别
无监督和有监督的理解方法有很多 主要可以从以下几方面来理解 1 无监督与监督学习的区别在于一个无教学值 一个有教学值 但是 个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本 而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差
机器学习
面试
算法
监督学习
统计学习方法论概念
1 统计学习包含监督学习 非监督学习 半监督学习和强化学习 2 监督学习 监督学习的任务是学习一个模型 使模型能够根据任意给定的输入 对模型的输出做出一个好的预测 监督学习分为学习和预测两个过程 由学习系统和预测系统组成 3 损失函数和风险
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监督学习
1.机器学习的基础概念
机器学习的基础概念 文章目录 机器学习的基础概念 机器学习的分类 一 监督学习 1 监督学习概念 2 监督学习流程 3 监督学习算法 二 无监督学习 1 无监督学习概念 2 无监督学习流程 3 无监督学习算法 总结 机器学习的分类 机器学习
python机器学习算法
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聚类
机器学习基础-监督学习与无监督学习
机器学习基础 监督学习与无监督学习 机器学习 Machine Learning 主要研究计算机系统对特定任务的性能 逐步进行改善的算法和统计模型 通过输入海量数据对模型进行训练 使模型掌握数据所蕴含的潜在规律 进而对新输入的数据进行准确的分
机器学习与推荐算法
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回归分析及实际案例:预测鲍鱼年龄
上一篇文章 线性回归 Linear regression 算法 引入 1 线性回归 算法的优点 结果易于理解 计算不复杂 缺点 对非线性数据拟合不好 目标 平方误差和最小 求解 对参数w求导等于0 的回归系数 模型预测 函数说明 标准回归
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回归
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机器学习第一周(一)--机器学习引入
机器学习 监督学习 无监督学习 机器学习 1 机器学习算法主要分为俩大类 监督学习 Supervised Learning 和无监督学习 Unsupervised Learning 监督学习与无监督学习一个最大不同是监督学习的数据是带标签的
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机器学习笔记
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统计学习方法学习笔记(一)————统计学习方法概论
1 统计学习 1 统计学习概念 统计学习 statistical learning 是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科 统计学习也称为统计机器学习 statistical machine learn
统计学习方法
李航
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python学习练习题
文章目录 前言 python简单题目学习 python简单题目学习 1 最小公倍数和最大公约数 2 水仙花数 100 1000 3 百钱百鸡问题 4 猜数字游戏 5 三局两胜猜拳游戏 6 CPAPS赌博游戏 总结 前言 光看知识点不练习终究
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逻辑回归案例练习
逻辑回归 场景一 在训练的初始阶段 我们将要构建一个逻辑回归模型来预测 某个学生是否被大学录取 设想你是大学相关部分的管理者 想通过查看申请学生的两次测试的评分 来决定他们是否被录取 现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集
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机器学习2:朴素贝叶斯分类器Naïve Bayes Classifier(基于R language&Python)
朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 朴素贝叶斯法与贝叶斯估计是不同的概念 对于给定的训练数据集 首先基于特征条件独立假设学习输入 输出的联合概率分布 然后基于此模型 对个给定的输入 x x x 利用贝叶斯定理求出后验概率
机器学习所思所得
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朴素贝叶斯算法
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《西瓜书》决策树
一 决策树基本概念 一 组成部分 1 根节点 第一个被选中的最优划分属性 2 内部节点 属性测试 3 叶节点 决策结果 二 基本思想 1 分而治之 将一个问题分成多个和原问题相似的小问题 递归解决小问题 再将结果合并以解决原来的问题 2 递
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决策树
【机器学习】机器学习知识点全面总结(监督学习+无监督学习)
目录 机器学习知识点全面总结 一 监督学习 1 1 单模型 1 1 1 线性回归 1 1 2 逻辑回归 1 1 3 Lasso 1 1 4 K近邻 KNN 1 1 5 决策树 1 1 6 bp神经网络 1 1 7 支持向量机 SVM 1 1
机器学习系列文章
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稳健回归(Robustness regression)
稳健回归 Robustness regression 标签 空格分隔 监督学习 author duanxxnj 163 com time 2016 07 08 稳健回归Robustness regression 最小二乘法的弊端 稳健回归
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TensorFlow建立深度神经网络解决二分类问题(注释非常详细,通过实例学框架)
作者 陈玓玏 分享一个朋友的人工智能教程 零基础 通俗易懂 风趣幽默 还带黄段子 大家可以看看是否对自己有帮助http www captainbed net luanpeng 一 实现功能 从CSV文件中读取数据 然后构建深度神经网络 各层
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二分类
Unreal4引擎开发学习日志
Unreal4引擎开发学习笔记1 相关说明 本游戏引擎学习日志是笔者根据网上相关教学视频所写 是对视频内容的精炼与总结 如果您认为笔者所写不清晰明确 可以访问以下链接 Unreal入门第一季 虚幻C 基础训练 虚幻4引擎介绍 虚幻4是一套为
游戏引擎学习
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机器学习中的名词解释(一):监督学习、无监督学习、半监督学习、自监督学习(通俗理解)
机器学习中有几个带有 监督 二字的名词 易混淆 写篇博客解释一下下 1 监督学习 Supervised Learning 是指从标注数据中学习预测模型的机器学习方法 其本质是学习输入到输出的映射的统计规律 映射 两个集合中元素相互对应的关系
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GIT简单介绍及常用命令
git是什么 git是目前企业使用最多最流行的 分布式版本 控制系统 分布式版本控制系统 没有中央服务器 每个人的电脑就是一个完整的版本库 工作时候不需要联网 因为版本就在自己的电脑上面 如果多人同时编写修改一个文件的时候 只需要将两者之间
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