Feature Engineering for Machine Learning（机器学习中的特征工程）。机器学习基础算法 按照机器学习算法分类...
在浏览完整个课程之后,主页君不得不说斯坦福的Machine Learning项目真的将小白友好做到了极致。 首先,从课程内容上来说,这门课是非常Classical的机器学习,会介绍一些算法和机器学习概念,但不会很深入去讲算法特性,因此对于理解上来说门槛很低。 其次,每一章节的教学内容都极其细致,以Linear Regression为例,配备了6节...
MachineLearning 5. 癌症诊断和分子分型方法之支持向量机(SVM) MachineLearning 6. 癌症诊断机器学习之分类树(Classification Trees) MachineLearning 7. 癌症诊断机器学习之回归树(Regression Trees) MachineLearning 8. 癌症诊断机器学习之随机森林(Random Forest) MachineLearning 9. 癌症诊断机器学习之梯度提升算法(Grad...
美 英 un.机器学习 英汉 网络释义 un. 1. 机器学习 例句 释义: 全部,机器学习 更多例句筛选
and probability theory to understand pretty much any machine learning approach. That said, you really don't need complex maths. Most of the maths is high school or entry-level college maths. Like, you just need to understand what the derivative of a function is and how to compute it. You...
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… ...
周志华《Machine Learning》学习笔记(11)--聚类(文末附代码),上篇主要介绍了一种机器学习的通用框架–集成学习方法,首先从准确性和差异性两个重要概念引出集成学习“好而不同”的四字真言,接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法:AdaBoost、Bagging及RandomForest
2.machine_learning_concepts 1 机器学习概述-from周志华《机器学习》 1.1 机器学习基本概念 机器学习是目前信息技术中最激动人心的方向之一,其应用已经深入到生活的各个层面且与普通人的日常生活密切相关。 正如我们根据过去的经验来判断明天的天气,吃货们希望从购买经验中挑选一个好瓜,那能不能让计算机帮助人类来实现...
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...
周志华《Machine Learning》学习笔记(7)--支持向量机(文末附代码),上篇主要介绍了神经网络。首先从生物学神经元出发,引出了它的数学抽象模型–MP神经元以及由两层神经元组成的感知机模型,并基于梯度下降的方法描述了感知机模型的权值调整规则。由于简单的感知机不能