machine-learning 释义 机器学习
learning n.[U] 1.学习 2.知识,学问,学识 auto learning adj. 自动学习的 learning disabled adj. 无学习能力的 e learning n. 网络学习 blended learning 形容综合性的学习方式,既有课堂教学也有网上学习。 self learning 自学习 sleep learning phr. 睡眠中学习,睡眠教学(法),(用录音机等)睡眠中学习...
Machine Learning是一门无需明确编程就能让计算机行动的科学。在过去的十年里,机器学习给我们带来了自动驾驶汽车,实用的语音识别,有效的网络搜索,以及对人类基因组的巨大了解。机器学习在今天是如此普遍,以至于你可能在不知情的情况下一天使用它几十次. Machine Learning 基本概念 1. Machine Learning和Traditional Program...
机器学习(Machine Learning,简称ML)是我们期望能够达成人工智能的一种方法。机器学习依赖大数据集,通过检验和对比数据发现通用模式,探索细微差别。 举个例子,如果一个机器学习项目拥有大量的X光影像以及与之对应的症状,那么它就可以在未来辅助甚至可能可以自动的进行X光影像解析。机器学习应用将会比较所有这些不同的X光片,...
机器学习Machine Learning: 机器学习Machine Learning 机器学习课程将向学生传授大规模数据分析的基本分析技能和方法。课程重点是实际使用这些技能和方法来解决现实世界的问题。课程目标是使学生成为精通数据、有分析头脑和懂编码的问题解决者。 课程内容: 机器学习课程旨在为学生提供机器学习的两个主要领域的深入介绍:监督和...
MachineLearning学习之路 公号「MachineLearning学习之路」 Zero黑羽枫 · 14 篇内容 速度与精度的结合 - EfficientNet 详解 初识 本篇将为你介绍来自 google 的 EfficientNet,这篇 2019 年的论文提出了一种多维度混合的模型放缩方法。论文链接(文末有代码): 作者希望找到一个可以同时兼顾速度与精度的模型放缩…...
通常,任何机器学习问题都可以分配到两个广泛的分类之一:监督学习和无监督学习 什么是监督学习 在有监督的学习中,我们得到一个数据集,并且已经知道我们的正确输出应该是什么样的,并且认为输入和输出之间存在关系。 监督学习问题分为“回归”和“分类”问题 1.在回归问题中,我们试图在连续输出中预测结果,这意味着我们正...
1、Learning theory的研究 第一个是主动学习(active learning),关于主动学习的样本复杂度理论分析方面的工作比较多。也是learning theory学者喜欢的一个研究方向。因为主动学习相比传统的被动学习方法,在理论上存在着有效降低样本标签复杂度的可能性的。 第...
kNN是一种lazy-learning算法,分类器不需要使用训练集进行训练,因此训练时间复杂度为0;kNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比,也就是说,如果训练集中文档总数为n,那么kNN的分类时间复杂度为O(n);因此,最终的时间复杂度是O(n)。 优点 理论成熟,思想简单,既可以用来做分类也可以用来做回归 ; ...
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