一、集成学习的原理 集成学习的核心思想是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。它通过将多个个体学习器进行结合，使得整体性能超过单个学习器，从而提高了学习的效果。集成学习可以分为两种类型：同质集成和异质集成。同质集成指的是使用相同的学习算法构建多个个体学习器，而异质集成则是使用不同的学习算法构建个体学习器。集成...
3)模型训练 # 构建⻉叶斯算法分类器 mb = MultinomialNB(alpha=1) # alpha 为可选项,默认 1.0,添加拉普拉修/Lidstone 平滑参数 # 训练数据 mb.fit(x_train, y_train) # 预测数据 y_predict = mb.predict(x_text) #预测值与真实值展示 print('预测值:',y_predict) print('真实值:',y_text) 4)...
强化学习:在这种类型的学习中,智能体通过与环境互动来学习如何做出决策,以最大化累积奖励。 二、机器学习算法的工作原理 监督学习算法 线性回归:用于回归任务,通过寻找一条直线来拟合数据点,最小化预测值与实际值之间的差距。 逻辑回归:用于分类任务,尽管名称中有“回归”二字,但它实际上是一种分类算法,用于预测事...
1. 算法原理 1.1 朴素贝叶斯方法 朴素贝叶斯方法涉及一些概率论知识,我们先来复习一下。 联合概率:包含多个条件,并且所有的条件同时成立的概率,公式为: 条件概率:事件A在另一个事件B已经发生的前提下发生的概率,记作P(A|B),如果有多个条件, 那记作: ...
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
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,对于大多数算法,都配有实验程序。第23章为第三部分,介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面临的问题,并给出典型的解决方案。
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 ...
〖1〗〖2〗机器学习――原理、算法与应用〖1〗第3章基本概念3.1.2分类问题与回归问题 在有监督学习中,如果样本的标签是整数,则预测函数是一个向量到整数的映射: Rn→Z这称为分类问题。样本的标签是其类别编号,一般从0或者1开始编号。如果类型数为2,则称为二分类问题,类别标签一般设置成+1和-1,分别对应正...