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搜索资源列表

  1. 认识机器学习培训

  2. 机器学习的应用 机器学习定义 机器学习的几个基本概念 有监督学习、无监督学习、回归、分类 机器学习具体算法概述 有监督学习算法 无监督学习算法 总结和讨论

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u013208058

  1. 文档主题的半监督分类问题-pyhon-机器学习

  2. 打开网站链接http://archive.ics.uci.edu/ml/，点击链接 view all data sets，打开所有数据页面，点击Instances，按照研究实例由多到少排序，我们小组选择了“Bag of Words Data Set”单词袋子的形式文本数据集。 本次作业解决问题具体化为：文档主题的半监督分类问题。 二、数据分析 （一）认识数据 数据集描述：对于每个文本数据集，D文档的数量，W是文档字典集中单词数量，N是数据中所有单词数量（NNZ为非零数据的数量），在分词器、去无

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-03-18
    • 文件大小：788480
    • 提供者：u013268887

  1. 吴恩达机器学习课程笔记

  2. 斯坦福大学 2014 机器学习教程 个人笔记（V4.2） 课程概述 Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的 知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是 使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而 不是演译。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网 络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一 天几

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-27
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_38721881

  1. 斯坦福大学机器学习课程笔记

  2. 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四 节主要讲述了回归问题，属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从离散的统计 数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维 的。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-10-21
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：qq_22983133

  1. 一小时认识机器学习

  2. 了解机器学习的算法，讲述机器学习的应用，对机器学习有个基本了解并为以后的学习奠定基础

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-02
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_41212555

  1. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课

  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：happyzhangdi008

  1. 机器学习及其算法和发展研究

  2. 机器学习及其算法和发展研究的论文可以给大家一个基础性的概念来认识机器学习

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-09-24
    • 文件大小：777216
    • 提供者：edggodv

  1. 斯坦福大学 2014机器学习教程中文笔记

  2. 斯坦福大学 2014机器学习教程中文笔记 Machine Learning(机器学习 机器学习 )是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：u014793454

  1. 机器学习个人笔记完整版（附数学公式）v5.28

  2. Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：u014793454

  1. 清华大学人工智能研究院：人工智能之机器学习

  2. 机器学习已经成为了当今的热门话题，但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中，众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机，到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上， 1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年， IBM 的亚瑟·塞缪尔（Arthur

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-11
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：dst1213

  1. 人工智能之机器学习.pdf

  2. 从1642年Pascal发明的手摇式计算机，到1949年Donald Hebb提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上，1950年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了1952年，IBM的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel，被誉为“机器学习之父”）设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移，程序的棋艺变得越来越好[1]。塞缪尔用这个程序*了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：ippracticer

  1. 机器学习个人笔记完整版v5.4.docx

  2. Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习最

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：qq_42874319

  1. 机器学习原理

  2. 机器学习原理 什么是机器学习 ==从广义上讲,==机器学习是一种能够赋予机器学习的能力，让它以此完成直接编程无法完成的功能的方法 ==从实践的意义上讲，==机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法 原理 人类的学习是一个人根据过往的经验，对一类问题形成某种认识或总结出一定的规律，然后利用这些知识来对新的问题下判断的过程 同样机器学习也是类似的过程 那么机器学习如何积累经验，总结规律呢？———>都是通过数学的方法和原理 机器学习是指用某些算法指导计算机利用已知数据得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38727825

  1. modeltime.h2o:使用H2O AutoML进行预测。 使用H2O自动机器学习算法作为Modeltime时间序列预测的后端-源码

  2. 模型时间 使用H2O AutoML进行预测 Modeltime H2O为Modeltime预测生态系统提供了H2O后端。 主要算法是H2O AutoML ，它是为速度和规模而构建的自动机器学习库。 # Install Development Version devtools :: install_github( " business-science/modeltime.h2o " ) 有什么可能 借助Modeltime生态系统，可以轻松进行大规模预测。 该预测是使用H2O AutoML创建的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：279552
    • 提供者：weixin_42116805

  1. 有趣的机器学习：最简明入门指南

  2. 在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的朋友。我猜很多人已经读过了“机器学习”的维基百科词条，倍感挫折，以为没人能给出一个高层次的解释。本文就是你们想要的东西。本文目标在于平易近人，这意味着文中有大量的概括。但是谁在乎这些呢？只要能让读者对于ML更感兴趣，任务也就完成了。机器学习这个概念认为，对于待解问题，你无需编写任何专门的程序代码，泛型算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：720896
    • 提供者：weixin_38668160

  1. python机器学习入门实战小结

  2. 本文来自jianshu，本文使用机器学习入门经典例子泰坦尼克号乘客生存预测来实际操作，将对应的算法应用在给出的数据集上进行预测的详细过程。随着人工智能的兴起，越来越多的机器学习爱好者加入了学习的行列，但是大多数机器初学者在入场时迷路了，因为他们陷入了黑盒子的方式，使用他们不明白的科学计算库和算法。本文根据作者最近一个月的学习心得，结合一些书上经典的学习案例，总结一下一个月功力小白对机器学习的认识。希望能在实际学习中给你带来启发，祝您好运！一个比较经典问题：预测二元事件的结果。换句话说，就是它不是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38638596

  1. 有趣的机器学习：最简明入门指南

  2. 在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的朋友。我猜很多人已经读过了“机器学习”的维基百科词条，倍感挫折，以为没人能给出一个高层次的解释。本文就是你们想要的东西。本文目标在于平易近人，这意味着文中有大量的概括。但是谁在乎这些呢？只要能让读者对于ML更感兴趣，任务也就完成了。机器学习这个概念认为，对于待解问题，你无需编写任何专门的程序代码，泛型算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：720896
    • 提供者：weixin_38637983

  1. 出口押汇项目全称FootBallPrediction,历经9个月完成的足球比赛预测项目。项目结合大数据+机器学习，不断摸索开发了一个程序。程序根据各大公司赔率多维度预测足球比赛结果（包含胜和不胜）。机器学习用的是自己建立的“三木板模型”算法

  2. 出口押汇项目全称FootBallPrediction,历经9个月完成的足球比赛预测项目。项目结合大数据+机器学习，不断摸索开发了一个程序。程序根据各大公司赔率多维度预测足球比赛结果（包含胜和不胜）。机器学习用的是自己建立的“三木板模型”算法,已在国家期刊发表论文并被万方数据库收录,详见_ML_文件。目前准确率可达80%。该项目在自己创建的微信群里已经吸引了很多人，附件为群讨论截图，并且每天均有部分人根据预测结果参考投注竞彩，参考的人都获得了相应的收益。 现在想通过认识更多的有识之士,一起探索如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：331776
    • 提供者：weixin_38637983

  1. python机器学习入门实战小结

  2. 本文来自jianshu，本文使用机器学习入门经典例子泰坦尼克号乘客生存预测来实际操作，将对应的算法应用在给出的数据集上进行预测的详细过程。随着人工智能的兴起，越来越多的机器学习爱好者加入了学习的行列，但是大多数机器初学者在入场时迷路了，因为他们陷入了黑盒子的方式，使用他们不明白的科学计算库和算法。 本文根据作者最近一个月的学习心得，结合一些书上经典的学习案例，总结一下一个月功力小白对机器学习的认识。希望能在实际学习中给你带来启发，祝您好运！一个比较

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38663036

  1. 机器学习算法/模型——机器学习介绍

  2. 目录1. 写在前面：态度2. 机器学习概述2.1 本质/目标：找到一种理想“函数”2.2 基本流程：“三板斧”方法论3. 总结 1. 写在前面：态度 相较于仍然处于经验（“炼丹”）阶段的深度学习，传统的统计学习模型和方法已经具备了相对完善的理论基础。 态度：即使目标是深度学习也要从机器学习开始，从统计学习方法学起。 一方面深度学习与机器学习具有传承的关系，学习后者对于直观理解前者有极大帮助。 另一方面，**统计学习方法建立在将概念“数字化”（向量化）的基础上，以数学公式和计算来表达概念之间的关联

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：125952
    • 提供者：weixin_38724229
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