決策樹是最重要的機器學(xué)習(xí)算法之一，其可被用于分類和回歸問題。本文中，我們將介紹分類部分。
2020-10-12 16:39:34
1112 
傳感器的定義及分類傳感器的定義人們通常將能把非電量轉(zhuǎn)換為電量的器件稱為傳感器，傳感器實質(zhì)上是一種功能塊，其作用是將來自外界的各種信號轉(zhuǎn)
2010-01-14 08:57:04846 在本章中，我們將討論機器學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用。首先，定義機器學(xué)習(xí)，并學(xué)習(xí)它的兩種算法——監(jiān)督算法和無監(jiān)督算法；其次，討論一些流行的無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，如聚類和圖像分割等問題。
2022-10-18 16:08:021853 在本章中，我們將討論機器學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用。首先，定義機器學(xué)習(xí)，并學(xué)習(xí)它的兩種算法——監(jiān)督算法和無監(jiān)督算法；其次，討論一些流行的無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，如聚類和圖像分割等問題。
2022-10-20 10:52:541372 ?機器學(xué)習(xí)按照模型類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型兩大類。 1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射
2023-09-05 11:45:061161 
本書將機器學(xué)習(xí)看成一個整體，不管于基于頻率的方法還是貝葉斯方法，不管是回歸模型還是分類模型，都只是一個問題的不同側(cè)面。作者能夠開啟上帝視角，將機器學(xué)習(xí)的林林總總都納入一張巨網(wǎng)之中
2019-03-18 08:30:00
本文將探討機器學(xué)習(xí)與軟件平臺的融合。
2021-01-28 06:36:35
各種機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景分別是什么？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型
2019-09-10 10:53:10
機器學(xué)習(xí)的未來在工業(yè)領(lǐng)域采用機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
機器學(xué)習(xí)的未來在工業(yè)領(lǐng)域采用機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
上課時間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機器學(xué)習(xí)簡介與經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法介紹什么是機器學(xué)習(xí)？機器學(xué)習(xí)框架與基本組成機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步驟機器學(xué)習(xí)問題的分類
2022-04-28 18:56:07
機器人的定義是什么？機器人優(yōu)點和缺點是什么？機器人是由哪些部分組成的？工業(yè)機器人的應(yīng)用有哪些？
2021-07-05 06:48:21
如何定義機器人？機器人工程師學(xué)習(xí)計劃分享
2021-12-20 06:11:57
請問Labview機器學(xué)習(xí)工具箱里有SVM，BP等工具，如果自己用SVR做了一個回歸，可以用Labview實現(xiàn)嗎？這方面的小白，跟各位老師請教一下
2019-10-28 11:11:09
Microchip的機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具
2020-11-25 07:58:55
一下NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析系統(tǒng)是怎樣實現(xiàn)文本分類的。NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺的文本分類有兩種模式：專家規(guī)則分類與機器學(xué)習(xí)分類。專家規(guī)則分類指的是根據(jù)事先人為制定的分類規(guī)則進(jìn)行分類，比如
2019-11-18 17:46:10
、Scikit-Learn在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用中，Scikit-Learn是一個功能強大的Python包，我們可以用它進(jìn)行分類、特征選擇、特征提取和聚集。二、StatsmodelsStatsmodels是另一個聚焦在
2018-03-26 16:29:41
本帖最后由 1413909 于 2017-7-20 22:37 編輯
在機器學(xué)習(xí)中，分類器是一個很重要的內(nèi)容，性能好的分類器能夠讓分類的準(zhǔn)確率達(dá)到很理想的水平，分類器的思路通常都是要先找一些
2017-07-20 22:26:27
、謀發(fā)展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數(shù)學(xué)家所專屬的研究領(lǐng)域越來越為人們所矚目。本書第一部分主要介紹機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，以及如何利用算法進(jìn)行分類，并逐步介紹了多種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如k近鄰算法
2017-06-01 15:49:24
是實現(xiàn)人工智能的一個途徑，即以機器學(xué)習(xí)為手段解決人工智能中的問題。1.在維基百科中，機器學(xué)習(xí)有下面幾種定義：機器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗學(xué)習(xí)中改善具體算法
2017-06-23 13:51:15
和對未來的預(yù)測。深度學(xué)習(xí)深入機器學(xué)習(xí)，可以被認(rèn)為是機器學(xué)習(xí)的一個子集。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許計算機模仿人類的大腦。就像我們的大腦天生的具有識別歸類和分類信息的模式一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也為計算機實現(xiàn)了同樣的功能。深度學(xué)習(xí)有時
2018-08-27 10:16:55
的、面向任務(wù)的智能，這就是機器學(xué)習(xí)的范疇。我過去聽到的機器學(xué)習(xí)定義的最強大的方法之一是與傳統(tǒng)的、用于經(jīng)典計算機編程的算法方法相比較。在經(jīng)典計算中，工程師向計算機提供輸入數(shù)據(jù)ーー例如，數(shù)字2和4ーー以及將它
2022-06-21 11:06:37
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例的可視化。另一方面，TinyML 可以被定義為機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，該領(lǐng)域致力于在資源和能力受限的設(shè)備上實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。TinyML 的目標(biāo)是以一種極端的方式將機器學(xué)習(xí)帶到邊緣，電池供電
2022-04-12 10:20:35
預(yù)期的結(jié)果，它的表現(xiàn)就越好。機器學(xué)習(xí)有兩個被廣泛接受的定義。“機器學(xué)習(xí)是一個研究領(lǐng)域，它賦予計算機不需要明確編程就能學(xué)習(xí)的能力。”這是一個非正式的定義。湯姆米切爾提供了一個現(xiàn)代的定義，這更好地說明
2022-03-22 11:19:16
吳恩達(dá)機器學(xué)習(xí)Coursera-week8
2020-03-27 07:34:06
人一樣接收很復(fù)雜的信息，然后智能的進(jìn)行分類。比如谷歌的人工智能平臺可以把各種貓的圖片都識別出來，而不管是什么樣的貓。機器之所以能夠如此智能，主要原因是它像人一樣，也進(jìn)行了學(xué)習(xí)，它擁有從圖片中提取“貓
2018-05-31 09:36:03
通常，當(dāng)開發(fā)人員談?wù)?b class="flag-6" style="color: red">機器學(xué)習(xí)(ML)時，他們指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(nn)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨大優(yōu)勢在于，你不需要成為一個領(lǐng)域?qū)＜遥铱梢匝杆僬业揭粋€可行的解決方案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點是它們通常需要無數(shù)的記憶
2023-08-02 07:12:59
我想在 STM 板上使用機器學(xué)習(xí)算法對通過工業(yè)傳感器獲取的氣體傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。知道哪種 STM32 變體最適合此應(yīng)用嗎？
2023-01-10 07:10:16
足夠小。因此概率上還是可以根據(jù)ν的值推斷μ的值的。如果將橙色彈珠看做機器學(xué)習(xí)算法的“分類錯誤”，綠色彈珠看做機器學(xué)習(xí)算法的“分類正確”，罐子看做全部數(shù)據(jù)，N看做訓(xùn)練數(shù)據(jù)，則可以由Hoeffding
2016-03-04 10:34:38
人工智能下面有哪些機器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
的不同，機器學(xué)習(xí)可分為：監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)。在這里我們講2種機器學(xué)習(xí)的常用方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)是從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來推斷一個功能的機器學(xué)習(xí)任務(wù)，可分為“回歸”和“分類
2018-07-27 12:54:20
，機器學(xué)習(xí)最大的分支的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，簡單說數(shù)據(jù)已經(jīng)打好標(biāo)簽的是監(jiān)督學(xué)習(xí)，而數(shù)據(jù)沒有標(biāo)簽的是無監(jiān)督學(xué)習(xí)。從大的分類上看，降維和聚類被劃在無監(jiān)督學(xué)習(xí)，回歸和分類屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)如果你的數(shù)據(jù)
2019-03-07 20:18:53
，詞性的解析，分類，語義解釋，概率分析還有評估。2.scikit-learnPython社區(qū)里面機器學(xué)習(xí)模塊sklearn，內(nèi)置了很多算法,幾乎實現(xiàn)了所有基本機器學(xué)習(xí)的算法。Python機器學(xué)習(xí)庫主要
2018-05-10 15:20:21
智能傳感器是如何定義的？智能傳感器有哪些分類？智能傳感器的通信接口有哪些類型？
2021-06-10 09:34:41
如果你對人工智能和機器學(xué)習(xí)感興趣，而且正在積極地規(guī)劃著自己的程序員職業(yè)生涯，那么你肯定面臨著一個問題：你應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些編程語言，才能真正了解并掌握 AI 和機器學(xué)習(xí)？可供選擇的語言很多，你需要通過戰(zhàn)略
2021-03-02 06:22:38
繼電器的定義、分類、命名
2006-06-30 13:10:173926 傳感器的分類及定義最廣義地來說，傳感器是一種能把物理量或化學(xué)量轉(zhuǎn)變成便于利用的電信號
2008-07-02 12:52:091937 電器的定義和分類
電器——自動或手動接通和斷開電路，能實現(xiàn)對電路或非電對象切換、保護(hù)、檢測、變換和調(diào)節(jié)目的的電氣元件分類
2008-12-08 18:19:044095 流分類算法的定義和要求
給出流分類的正式定義：分類器有N條規(guī)則{Rj,1≤j≤N}，規(guī)則Rj由3部分組成：1) 正則表達(dá)式Rj[i]，1≤i≤k；2)
2009-03-04 11:24:16738 鉛酸蓄電池分類和定義
常用的蓄電池分類及特點 目前，我們常用的蓄電池主要分
2009-10-24 13:40:271072 IC的定義和分類
IC就是半導(dǎo)體元件產(chǎn)品的統(tǒng)稱,包括:積體電路(integratedcircuit,縮寫:IC) 、二,三極管、特殊電子元件。廣義講還涉及所
2009-12-03 11:20:315702 計數(shù)器的定義和分類
計數(shù)器定義在數(shù)字電路中，計數(shù)器屬于時序電路，它主要由具有記憶功能的觸發(fā)器構(gòu)成。計數(shù)器不僅僅
2010-03-08 17:37:3512568 是基于Scipy為機器學(xué)習(xí)建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類算法
2017-11-10 14:49:02727 本文將簡要介紹Spark機器學(xué)習(xí)庫（Spark MLlibs APIs）的各種機器學(xué)習(xí)算法，主要包括：統(tǒng)計算法、分類算法、聚類算法和協(xié)同過濾算法，以及各種算法的應(yīng)用。 你不是一個數(shù)據(jù)科學(xué)家。根據(jù)
2017-09-28 16:44:43
1 實際情況非常復(fù)雜，傳統(tǒng)的分類方法不堪重負(fù)。現(xiàn)在，我們不再試圖用代碼來描述每一個圖像類別，決定轉(zhuǎn)而使用機器學(xué)習(xí)的方法處理圖像分類問題。 目前，許多研究者使用CNN等深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像分類；另外，經(jīng)典的KNN和SVM算法
2017-09-28 19:43:490 在本文中，我將提供兩種分類機器學(xué)習(xí)算法的方法。一是根據(jù)學(xué)習(xí)方式分類，二是根據(jù)類似的形式或功能分類。這兩種方法都很有用，不過，本文將側(cè)重后者，也就是根據(jù)類似的形式或功能分類。在閱讀完本文以后，你將會
2017-09-29 08:42:2210 機器學(xué)習(xí)算法的分類是棘手的，有幾種合理的分類，他們可以分為生成/識別，參數(shù)/非參數(shù)，監(jiān)督/無監(jiān)督等。 例如，Scikit-Learn的文檔頁面通過學(xué)習(xí)機制對算法進(jìn)行分組。這產(chǎn)生類別
2017-12-20 20:38:492010 本文主要介紹了4 種應(yīng)用比較普遍的的機器學(xué)習(xí)算法，但是機器學(xué)習(xí)算法還有其他很多不同的算法，大家感興趣的可以自己去了解。 樸素貝葉斯分類是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法，發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，擁有穩(wěn)定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和分類效率。
2017-12-26 14:45:0226224 機器學(xué)習(xí)起源于人工智能，可以賦予計算機以傳統(tǒng)編程所無法實現(xiàn)的能力，比如飛行器的自動駕駛、人臉識別、計算機視覺和數(shù)據(jù)挖掘等。機器學(xué)習(xí)的算法很多。很多時候困惑人們的是，很多算法是一類算法，而有些算法又是
2018-01-05 17:36:103101 
如何利用標(biāo)記間關(guān)系來提高學(xué)習(xí)性能，是多標(biāo)記學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要問題．分類器鏈方法及其變型是解決這類問題的一個有效技術(shù)．然而，它的學(xué)習(xí)過程需要預(yù)先給定標(biāo)記的學(xué)習(xí)次序，這個信息真實情況難以獲得．次序選擇
2018-01-22 16:14:280 分類問題是機器學(xué)習(xí)應(yīng)用中的常見問題，而二分類問題是其中的典型，例如垃圾郵件的識別。本文基于UCI機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中的銀行營銷數(shù)據(jù)集，從對數(shù)據(jù)集進(jìn)行探索，數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程，到學(xué)習(xí)模型的評估與選擇
2018-03-29 16:40:1614572 
學(xué)習(xí)過概率的人一定知道貝葉斯定理，在信息領(lǐng)域內(nèi)有著無與倫比的地位。貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。人工智能之機器學(xué)習(xí)中最為廣泛的兩種分類模型是1）決策樹模型（Decision Tree Model）和2） 樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model）。
2018-05-29 09:01:00713 機器學(xué)習(xí)的定義：專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
2018-05-11 14:14:334047 機器學(xué)習(xí)的意義(ppt 20頁)下載信息頁，所屬分類：信息化綜合知識，關(guān)鍵詞：管理信息化,信息技術(shù)，更新時間：2008/2/13 9:29:56。如果該資料是您需要的，請點擊下 贊助本站 1. 學(xué)習(xí)
2018-06-27 18:55:02684 根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否有標(biāo)記，機器學(xué)習(xí)任務(wù)大致分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)主要包括分類和回歸等，非監(jiān)督學(xué)習(xí)主要包括聚類和頻繁項集挖掘等。
2018-11-10 10:55:593765 了解Xilinx FPGA如何通過深度學(xué)習(xí)圖像分類示例來加速重要數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載機器學(xué)習(xí)。該演示可通過Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像（從ImageNet獲得）分類。它可通過開源框架Caffe實現(xiàn)，也可采用Xilinx xDNN
庫加速，從而可實現(xiàn)全面優(yōu)化，為8位推理帶來最高計算效率。
2018-11-28 06:54:003521 with experience E（一個程序從經(jīng)驗E中學(xué)習(xí)解決任務(wù)T進(jìn)行某一任務(wù)量度P，通過P測量在T的表現(xiàn)而提高經(jīng)驗E（另一種定義：機器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗，以此優(yōu)化計算機程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。） 不同類型的機器學(xué)習(xí)算法：主要討論監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí) 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)
2018-12-03 17:12:01401 對機器學(xué)習(xí)的定義和應(yīng)用實例進(jìn)行了介紹，涵蓋了監(jiān)督學(xué)習(xí)。貝葉斯決策理論。參數(shù)方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數(shù)方法、決策樹。線性判別式、多層感知器，局部模型、隱馬爾可夫模型。分類算法評估和比較，組合多學(xué)習(xí)器以及增強學(xué)習(xí)等。
2018-12-14 15:03:5518 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是機器學(xué)習(xí)教程之機器學(xué)習(xí)10大經(jīng)典算法的詳細(xì)資料講解主要內(nèi)容包括了：1、C4.5，2、The k-means algorithm3、SVM 4、Apriori算法5、最大
2018-12-14 15:03:5024 何謂“機器學(xué)習(xí)”，學(xué)界尚未有統(tǒng)一的定義。本文摘取Tom Mitchell、Christopher M. Bishop、去年出版的《深度學(xué)習(xí)》和側(cè)重實戰(zhàn)的《數(shù)據(jù)挖掘》，總結(jié)了四種機器學(xué)習(xí)主流定義。
2019-02-13 09:44:263162 
本文介紹了包括圖像分類、交易預(yù)測、情感分類、推薦系統(tǒng)、股票預(yù)測等在內(nèi)的若干個機器學(xué)習(xí)應(yīng)用及數(shù)據(jù)集。
2019-04-21 11:01:143654 具體來說有四個方面的介紹，包括機器學(xué)習(xí)的定義、機器學(xué)習(xí)的起源，以及進(jìn)化反向、機器學(xué)習(xí)的分類和類別、最常用的機器學(xué)習(xí)算法，如何實現(xiàn)。
2019-05-14 14:31:022345 
機器人的用途很廣，它有很多的分類。行業(yè)不同，機器人的應(yīng)用場景不一樣；要求不同，機器人的控制方式也會有差異，下邊從兩個具有代表性的分類方法介紹機器人的分類。
2019-08-09 09:34:1728306 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是OpenCV機器學(xué)習(xí)SVM支持向量機的分類程序免費下載。
2019-10-09 11:45:525 本文主要介紹一個被廣泛使用的機器學(xué)習(xí)分類算法，K-nearest neighbors（KNN），中文叫K近鄰算法。
2019-10-31 17:18:145657 機器學(xué)習(xí)中有許多分類算法。本文將介紹分類中使用的各種機器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點，還將列出他們的應(yīng)用范圍。
2020-03-02 09:50:123298 Softmax在機器學(xué)習(xí)中有非常廣泛的應(yīng)用，但是剛剛接觸機器學(xué)習(xí)的人可能對Softmax的特點以及好處并不理解，其實你了解了以后就會發(fā)現(xiàn)，Softmax計算簡單，效果顯著，非常好用。
2020-03-15 17:18:004349 
本節(jié)概述機器學(xué)習(xí)及其三個分類（監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)）。首先，與機器學(xué)習(xí)相關(guān)的術(shù)語有人工智能（Artificial Intelligence，AI）、機器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）、強化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，這里對這些術(shù)語進(jìn)行簡單的整理。
2020-08-14 12:24:4723092 
Datawhale干貨譯者：張峰，Datawhale成員 本文將介紹機器學(xué)習(xí)算法中非常重要的知識分類（classification），即找一個函數(shù)判斷輸入數(shù)據(jù)所屬的類別，可以是二類別問題（是/不是
2020-10-22 11:16:041908 
目標(biāo) 從頭開始實踐中文短文本分類，記錄一下實驗流程與遇到的坑運用多種機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí) + 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)）方法比較短文本分類處理過程與結(jié)果差別 工具 深度學(xué)習(xí)：keras 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)
2020-11-02 15:37:154798 
什么是機器學(xué)習(xí)？機器學(xué)習(xí)是英文名稱MachineLearning（簡稱ML）的直譯。機器學(xué)習(xí)涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
2021-01-21 09:29:063315 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是基于情感字典和機器學(xué)習(xí)的股市輿情情感分類可視化Web的資料免費下載
2021-03-01 09:28:233 覺信息的理解可以被再現(xiàn)甚至超越。借助深度學(xué)習(xí)，作為機器學(xué)習(xí)的一部分，可以在應(yīng)用實例的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)和訓(xùn)練復(fù)雜的關(guān)系。 機器學(xué)習(xí)中的另一種技術(shù)是例如“超級矢量機”。與深度學(xué)習(xí)相比，必須手動定義和驗證功能。在深度學(xué)習(xí)中
2021-03-12 16:11:007763 
，那么機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識都有哪些呢？本文給大家列舉一下機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。 （1）準(zhǔn)確率的概念，準(zhǔn)確率就是分類模型預(yù)測準(zhǔn)確的比例。 （2）AUC（曲線下面積）則是一種考慮到所有可能的分類閾值的評估標(biāo)準(zhǔn)。ROC 曲線下面積代表分類器隨機預(yù)測真正類要比假正類概率
2021-03-31 17:08:013422 基于特征碼匹配的靜態(tài)分析方法提取的特征滯后于病毒發(fā)展，且不能檢測出未知病毒。為此，從病毒反編譯文件及其灰度圖出發(fā)進(jìn)行特征提取及融合，采用機器學(xué)習(xí)中的隨機森林（RF）算法對惡意代碼家族進(jìn)行分類，提取
2021-06-10 11:03:1513 在 Google I/O 大會上我們分享了一套教程，幫大家在音頻方面使用機器學(xué)習(xí)。在這篇文章中，您可找到一些相關(guān)資源，幫助開發(fā)與自定義應(yīng)用的音頻分類模型，以及激發(fā)靈感的真實案例。 音頻機器學(xué)習(xí)
2021-10-11 10:08:332967 機器學(xué)習(xí)是一門能夠讓編程計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的計算機科學(xué)（和藝術(shù)）。
2022-02-03 09:18:007634 根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇最合適的算法來獲得最好的結(jié)果。
2022-08-11 11:20:171399 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中都有“學(xué)習(xí)”兩字，我們首先要理解什么是“學(xué)習(xí)”。著名的赫伯特·西蒙教授（Herbert Simon）是1975年圖靈獎獲得者、1978年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎獲得者，這位大牛曾對“學(xué)習(xí)
2022-10-11 15:07:137689 （1）機器學(xué)習(xí)中經(jīng)典的“支持向量機（SVM）”的主要提出者弗拉基米爾·萬普尼克（Vladimir Vapnik），在其著作《統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的本質(zhì)》中這樣定義機器學(xué)習(xí)“機器學(xué)習(xí)就是一個基于經(jīng)驗數(shù)據(jù)的函數(shù)估計問題”。
2022-11-02 16:15:41493 根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇最合適的算法來獲得最好的結(jié)果。
2022-11-22 10:40:53599 作者 / Android 機器學(xué)習(xí)平臺團(tuán)隊 相較于服務(wù)器端機器學(xué)習(xí) (ML)，設(shè)備端機器學(xué)習(xí)有其獨特的優(yōu)勢，如支持離線使用、延遲更低、隱私性更高和推理成本更低，因此 Android 中設(shè)備端機器學(xué)習(xí)
2022-12-21 19:40:02444 數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用較多的技術(shù)機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)主流算法包括三種：關(guān)聯(lián)分析、分類分析、聚類分析。
2023-03-27 14:13:302543 根據(jù)有無標(biāo)簽，監(jiān)督學(xué)習(xí)可分類為：傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)（Traditional Supervised Learning）、非監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-supervised Learning）。
2023-04-18 16:26:13630 分類是機器學(xué)習(xí)最常見的應(yīng)用之一。 分類技術(shù)可預(yù)測離散的響應(yīng) — 例如，電子郵件是不是垃圾郵件，腫瘤是惡性還是良性的。 分類模型可將輸入數(shù)據(jù)劃分成不同類別。 典型的應(yīng)用包括醫(yī)學(xué)成像、語音識別和信用評估。
2023-05-11 09:53:08672 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《機器學(xué)習(xí)之新功能對象分類.zip》資料免費下載
2023-06-19 15:45:050 機器學(xué)習(xí)是一種方法，利用算法來讓機器可以自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)，而且不需要明確地編程。在許多應(yīng)用中，需要機器使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后使用該模型來對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或分類
2023-08-02 17:36:34333 對自然語言、圖像、聲音、視頻等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、分類、預(yù)測的重要方法之一。在日常生活和工作中，我們可以看到機器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、搜索引擎、語音識別、自然語言處理、計算機視覺、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。 機器學(xué)習(xí)可以基于數(shù)據(jù)集和學(xué)習(xí)方式分為以下幾
2023-08-17 16:11:364060 機器學(xué)習(xí)算法匯總 機器學(xué)習(xí)算法分類 機器學(xué)習(xí)算法模型 機器學(xué)習(xí)是人工智能的分支之一，它通過分析和識別數(shù)據(jù)模式，學(xué)習(xí)從中提取規(guī)律，并用于未來的決策和預(yù)測。在機器學(xué)習(xí)中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 機器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機器學(xué)習(xí)算法是什么?機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點? 機器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機器學(xué)習(xí)算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)的算法。它能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，進(jìn)而對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、聚類等任務(wù)。通過
2023-08-17 16:11:50939 解一下theta。在機器學(xué)習(xí)中，theta通常表示模型的參數(shù)。在回歸問題中，theta可能表示線性回歸的斜率和截距；在分類問題中，theta可能表示多項式模型的各項系數(shù)。這些參數(shù)通常是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)得到的，而不是手工設(shè)置的。 在機器學(xué)習(xí)中，優(yōu)化theta是一
2023-08-17 16:30:081023 機器學(xué)習(xí)有哪些算法？機器學(xué)習(xí)分類算法有哪些？機器學(xué)習(xí)預(yù)判有哪些算法？ 機器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，為計算機提供智能決策。機器學(xué)習(xí)算法是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。常見的機器學(xué)習(xí)算法
2023-08-17 16:30:111245 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)算法，其主要特點是模型由多個隱層組成，可以自動地學(xué)習(xí)特征，并進(jìn)行預(yù)測或分類。該算法在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種重要分支。
2023-08-21 18:22:53929 深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩個重要的概念，都是人工智能領(lǐng)域非常熱門的技術(shù)。兩者的關(guān)系十分密切，然而又存在一定的區(qū)別。下面從定義、優(yōu)缺點和區(qū)別方面一一闡述。
2023-08-21 18:27:151652 AdaBoost（自適應(yīng)增強）是機器學(xué)習(xí)歷史上第一個將各種弱分類器組合成單個強分類器的增強算法。它主要致力于解決二元分類等分類任務(wù)。
2023-12-19 14:24:38168 
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評論