Deep Q-Networks (DQN):DQN算法是一种基于深度学习的强化学习算法,通过将深度神经网络与Q-learning相结合,能够更好地处理高维度输入数据。 3、使用Python编程语言进行机器学习实践 Python是目前最受欢迎的编程语言之一,特别是在数据科学和机器学习领域。Python有许多强大的库和框架,如NumPy、Pandas、Matplotlib、Sci...
2.代价敏感学习 代价敏感学习是指为不同类别的样本提供不同的权重,从而让机器学习模型进行学习的一种方法。 比如风控或者入侵检测,这两类任务都具有严重的数据不平衡问题,可以在算法学习的时候,为少类样本设置更高的学习权重,从而让算法更加专注于少类样本的分类情况,提高对少类样本分类的查全率,但是也会将很多多类...
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。决策树是一个非常常见并且优秀...
入门机器学习需要学习的基础知识主要包括数学知识、编程技能、数据处理、以及对算法的基本理解。 其中,数学知识是机器学习的基石,特别是线性代数、概率论与数理统计、以及微积分,这些构成了深度学习和其他机器学习算法的理论基础。 一、数学基础 机器学习涉及大量的数学理论,掌握一定的数学知识是必须的。最关键的数学基础...
一、机器学习 机器学习是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径,最早可追溯到17世纪,贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链,这些构成了机器学习的使用工具和基础。 可以简单地说AI主要是让计算机去认识我们的数据,我们画一幅画,大家能认识,但是在计算机眼中,这是一个像素点所形成的矩阵,计算机视觉是...
机器学习的基本原理是通过训练数据来构建模型,并使用该模型对新数据进行预测或分类。以下是机器学习的基本步骤: 2.1 数据收集和准备 在开始机器学习项目之前,首先需要收集和准备数据。数据可以来自各种来源,如数据库、文件、传感器等。数据准备包括数据清洗、特征选择和特征工程等步骤,以确保数据的质量和适用性。 2.2 模...
网易云课堂: 覃秉丰-零基础搞定机器学习及机器学习 1. 线性回归 回归分析最典型的例子就是“房价预测”。 1.1. 代价函数 1.1.1. 相关系数 1.1.2. 决定系数 y为真实值,加 - 表示均值,加 ^ 表示预测值。 1.2. 梯度下降法 1.2.1. 用梯度下降法求解线性回归 ...
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机器学习就是让机器有学习的能力,让机器通过"某种策略", 学习"历史数据"后,能够进行一定"预测"和"识别"的能力。 3、数据挖掘是什么? 数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。机器学习是支撑数据挖掘的手段。从关系上看,数据挖掘包括机器学习。