1. Bagging（Bootstrap Aggregating）：Bagging算法通过自助采样（Bootstrap Sampling）的方式，从原始数据集中有放回地采样得到多个子数据集，然后使用相同的学习算法构建多个个体学习器，最后通过投票或平均的方式得到最终结果。Bagging算法能够有效降低模型的方差，提高模型的鲁棒性。2. Boosting：Boosting算法通过迭代的方式...
Scikit-learn：基于Python的机器学习库，提供了丰富的算法和工具，可用于分类、聚类、回归等任务。Keras：基于Python的深度学习框架，提供简洁的API和可扩展性，支持快速构建和训练神经网络模型。四、应用案例分析 案例一：信用卡欺诈检测。利用机器学习算法构建一个欺诈检测模型，通过对交易数据的分析，自动识别欺诈行为，...
第1～3章为第一部分,介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识(包括微积分、线性代数、最优化方法和概率论),以及机器学习中的核心概念。第4～22章为第二部分,是本书的主体,介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法,从原理与推导、工程实现和应用3个方面进行介绍...
图书 > 计算机与互联网 > 编程语言与程序设计 > 清华大学出版社(Tsinghua University Press) > 机器学习:原理、算法与应用 自营 清华大学出版社京东自营官方旗舰店 机器学习:原理、算法与应用 雷明著 京东价 ￥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持
机器学习靠的是一系列复杂的算法,这些算法可以帮助计算机自动学习从数据中获取规律和知识。本文将深入探讨机器学习算法的原理和应用。 1.机器学习的基础 机器学习的实现需要三个基本要素:数据、训练算法和模型。 数据:机器学习的全部工作都是在数据基础之上的,所以数据的质量和数量对机器学习的结果至关重要。为确保数据...
机器学习算法的原理 机器学习算法包括两种类型:有监督学习和无监督学习。有监督学习是一种使用已知数据集中的样本(输入和输出)来训练机器模型的方法。通过不断的学习和训练,机器学习模型会找到模式和关联,并且能够在未来的预测或新数据上执行任务。无监督学习是一种不使用预定义输出的机器学习方法。在无监督学习中,机器...
SIGAI学习与实践平台 本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第四部分,包含了课程内容的深度学习概论,自动编码器,受限玻尔兹曼机,聚类算法1,聚类算法2,聚类算法3,半监督学习,强化学习的PPT,对算法进行了详尽的推导,并附以实验例子帮助大家更好的理解,旨在帮大家建立全面的认识,构建知识脉络。
3.1算法分类 按照样本数据的特点以及求解手段,机器学习算法有不同的分类标准。这里介绍有监督学习和无监督学习、分类问题与回归问题、生成模型与判别模型的概念。强化学习是一种特殊的机器学习算法,它的原理将在第22章详细介绍。 3.1.1监督信号 根据样本数据是否带有标签值(Label),可以将机器学习算法分成有监督学习...
机器视觉智能检测技术及典型行业应用基于表示学习的故障诊断关键技术人工智能产品经理技能图谱:AI技术与能力升级机器学习-原理、算法与应用机器学习与应用智能故障诊断技术MATLAB应用 当当自营 商品详情 开本:16开 纸张:胶版纸 包装:平装-胶订 是否套装:否 国际标准书号ISBN:9787302532347 ...