在這篇文章中，分享一些最常用的機器學習算法。
2017-10-14 14:24:00
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機器學習模型指標在機器學習建模過程中，針對不同的問題，需采用不同的模型評估指標。
2023-09-06 12:51:50410 
在這篇文章中，我將逐步講解如何使用 TensorFlow 創(chuàng)建一個簡單的機器學習模型。
2024-01-08 09:25:34272 
算法涉及到一些對矩陣的操作，例如矩陣乘法和求逆矩陣。請給出一個簡單的數(shù)學證明，說明為什么這種機器學習算法的 mini-batch 版本可能比在整個數(shù)據(jù)集上進行訓練的計算效率更高？（提示：矩陣乘法的時間
2018-09-29 09:39:54
機器學習模型的性能度量
2020-05-12 10:27:21
機器學習算法（1）——Logistic Regression
2020-06-09 13:30:03
機器學習算法如何用于制造無人駕駛汽車
2021-03-18 06:27:18
機器學習 - 期望最大（EM）算法
2020-05-21 14:31:34
機器學習機器學習100天(5) --- k-近鄰算法(k-NN)
2020-05-15 15:06:29
機器學習：偏差、方差，生成模型，判別模型，先驗概率，后驗概率
2020-05-14 15:23:39
機器學習：高級算法課程學習總結
2020-05-05 17:17:16
的提升，對傳統(tǒng)的機器學習算法設計以及其實現(xiàn)技術帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。在此背景之下，諸多基于Graph的新型機器學習算法—GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡），在學術界和產(chǎn)業(yè)界不斷的涌現(xiàn)出來。GNN對算力和存儲器的要求非常高
2020-10-20 09:48:39
關于機器學習的相關算法。正版資源，免費看的。
2017-08-24 22:14:36
上課時間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機器學習簡介與經(jīng)典機器學習算法介紹什么是機器學習？機器學習框架與基本組成機器學習的訓練步驟機器學習問題的分類
2022-04-28 18:56:07
轉(zhuǎn)本文主要回顧下幾個常用算法的適應場景及其優(yōu)缺點！機器學習算法太多了，分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等，要想找到一個合適算法真的不容易，所以在實際應用中，我們一般都是采用啟發(fā)式學習方式來實驗
2016-09-27 10:48:01
用最火的Python語言、通過各種各樣的機器學習算法來解決實際問題！資料中介紹的主要問題如下：- 探索分類分析算法并將其應用于收入等級評估問題- 使用預測建模并將其應用到實際問題中- 了解如何使用無
2019-08-28 15:06:22
、謀發(fā)展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數(shù)學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，并逐步介紹了多種經(jīng)典的監(jiān)督學習算法，如k近鄰算法
2017-06-01 15:49:24
摘要： 阿里云大學聯(lián)合螞蟻金服高級算法專家推出了免費的機器學習入門課程：機器學習入門：概念原理及常用算法 （點擊開始學習） AlaphaGo與圍棋界的較量，吸引了全世界的目光，也讓大家見識到了機器
2017-06-23 13:51:15
的解決方案的。構建信息質(zhì)量模型所涉及的主要還是常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘技術，比如回歸算法、決策樹等。但是對于信息質(zhì)量模型的需求，由于其目標變量具有一定的特殊性，因此它與目標客戶預測（響應）模型在思路和方法上會有一些
2018-11-26 13:53:50
學習算法評估一個用一種特殊的數(shù)據(jù)來泛化的預測模型。因此，必須有大量的實例，以供機器學習算法用來理解系統(tǒng)的行為?，F(xiàn)在，當機器學習算法與新類型的數(shù)據(jù)一起出現(xiàn)時，系統(tǒng)將能夠生成類似的預測。了解機器學習算法
2018-08-27 10:16:55
目錄人工智能基本概念機器學習算法1. 決策樹2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 線性回歸深度學習算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM應用人工智能基本概念數(shù)據(jù)集：訓練集
2021-09-06 08:21:17
另一方面，機器學習是向計算機提供一組輸入和輸出，并要求計算機識別“算法”(或用機器學習的說法稱為模型)的過程，這種算法每次都將這些輸入轉(zhuǎn)化為輸出。通常，這需要大量的輸入，以確保模型每次都能正確地識別正確
2022-06-21 11:06:37
的運行速度跟它的低層語言實現(xiàn)的運行速度相比擬的。你沒有必要擔心程序的運行速度。值得知道的Python程序庫Scikit-learn你剛開始學機器學習嗎？如果你需要一個涵蓋了特征工程，模型訓練和模型測試所有
2018-12-11 18:37:19
軌跡控制機器人足端曲線使用貝賽爾曲線等軌跡設定，控制方法簡單，但是很難適應多變的地形。分解式虛擬模型步態(tài)算法VMC介紹VMC 控制方法是利用假想的虛擬彈簧構件連接機器人內(nèi)部作用點，或者連接作用點
2021-09-15 06:23:11
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習算法的“分類錯誤”，綠色彈珠看做機器學習算法的“分類正確”，罐子看做全部數(shù)據(jù)，N看做訓練數(shù)據(jù)，則可以由Hoeffding
2016-03-04 10:34:38
現(xiàn)在人工智能非?；鸨?b class="flag-6" style="color: red">機器學習應該算是人工智能里面的一個子領域，而其中有一塊是對文本進行分析，對數(shù)據(jù)進行深入的挖掘提取一些特征值，然后用一些算法去學習,訓練,分析,甚至還能預測，那么Python中常
2018-05-10 15:20:21
，廣義線性模型，2，支持向量機，3，最近鄰居法，4，決策樹，5，神經(jīng)網(wǎng)絡，等等… 但是，從我們的經(jīng)驗來看，這并不總是算法分組最為實用的方法。那是因為對于應用機器學習，你通常不會想，“今天我要訓練一個支持向量機
2019-09-22 08:30:00
有沒有搞機器學習、人工智能相關的算法研究的?。孔约阂粋€人搞感覺挺難的，希望找到志同道合的朋友，相互探討。
2016-02-26 09:56:00
試題學SPFA算法整體來說，機器學習算法可以分為 3 大類：0.1 監(jiān)督學習 工作原理：該算法由自變量（協(xié)變量、預測變量）和因變量（結果變量）組成，由一組自變量對因變量進行預測。通過這些變量集合，我們
2018-10-23 14:31:12
1、如何在生產(chǎn)中部署基于嵌入的機器學習模型 由于最近大量的研究，機器學習模型的性能在過去幾年里有了顯著的提高。雖然這些改進的模型開辟了新的可能性，但是它們只有在可以部署到生產(chǎn)應用中時才開始提供真正
2022-11-02 15:09:52
兩種構建業(yè)務解決方案的途徑，一個是通過自己使用機器學習PAI來開發(fā)，其中包括實驗的構建、模型部署和應用等步驟；二是選擇行業(yè)ISV，ISV通過在行業(yè)中的經(jīng)驗為客戶構建出不同的，可部署在實際業(yè)務中的模型
2019-09-18 14:57:22
、視頻分析、3D圖形與視覺、SLAM、強化學習、自然語言理解、機器人技術、模型壓縮相關算法等；2. 提出和實現(xiàn)最前沿的算法，保持算法在工業(yè)界和學術界的領先；3. 推動計算機視覺&機器學習算法在眾多
2017-12-07 14:34:41
針對網(wǎng)絡入侵的不確定性導致異常檢測系統(tǒng)誤報率較高的不足，提出一種基于Q-學習算法的異常檢測模型（QLADM）。該模型把Q-學習、行為意圖跟蹤和入侵預測結合起
2009-09-02 11:58:38
7 本文將帶你遍歷機器學習領域最受歡迎的算法。系統(tǒng)地了解這些算法有助于進一步掌握機器學習。當然，本文收錄的算法并不完全，分類的方式也不唯一。
2018-06-30 04:24:003645 
機器學習算法之最優(yōu)化方法
2017-09-04 10:05:100 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型與學習算法
2017-09-08 09:42:4810 本文將簡要介紹Spark機器學習庫（Spark MLlibs APIs）的各種機器學習算法，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，以及各種算法的應用。 你不是一個數(shù)據(jù)科學家。根據(jù)
2017-09-28 16:44:431 監(jiān)督學習的主要任務就是用模型實現(xiàn)精準的預測。我們希望自己的機器學習模型在新數(shù)據(jù)（未被標注過的）上取得盡可能高的準確率。換句話說，也就是我們希望用訓練數(shù)據(jù)訓練得到的模型能適用于待測試的新數(shù)據(jù)。正是這樣
2017-10-12 15:33:420 你如何有效地計算出不同機器學習算法的估計準確性？在這篇文章中，你將會學到8種技術，用來比較R語言機器學習算法。你可以使用這些技術來選擇最精準的模型，并能夠給出統(tǒng)計意義方面的評價，以及相比其它算法
2017-10-12 16:33:391 基于更好地掌握學生自主學習質(zhì)量的目的，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法，以學生利用網(wǎng)絡答疑系統(tǒng)學習的內(nèi)容、過程、成效作為網(wǎng)絡學習質(zhì)量監(jiān)測模型的評價指標，建立了網(wǎng)絡學習質(zhì)量監(jiān)測模型，通過建立好的模型對學生網(wǎng)絡學習
2017-11-13 10:33:1611 機器學習起源于人工智能，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。機器學習的算法很多。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 
由于隨機塊模型能夠有效處理不具有先驗知識的網(wǎng)絡，對其研究成為了機器學習、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘和社會網(wǎng)絡分析等領域的研究熱點．如何設計出具有模型選擇能力的快速隨機塊模型學習算法，是目前隨機塊模型研究面臨
2018-01-09 18:20:041 本文以Kaggle的Titanic入門比賽來講解stacking的應用,來討論一下Kaggle機器學習之模型融合。
2018-01-11 19:09:121006 
機器學習無疑是當前數(shù)據(jù)分析領域的一個熱點內(nèi)容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。這里小編為您總結一下常見的機器學習算法，以供您在工作和學習中參考。
2018-02-02 17:20:461552 
算法永遠是一段代碼的靈魂，面對海量的機器學習算法，萌新最愛問的是，“我該選什么算法？”
2018-03-29 14:10:397887 整體來說，機器學習算法可以分為 3 大類
1監(jiān)督學習
工作原理：該算法由自變量（協(xié)變量、預測變量）和因變量（結果變量）組成，由一組自變量對因變量進行預測。通過這些變量集合，我們生成一個將輸入映射到輸出的函數(shù)。訓練過程達到我們設定的損失閾值停止訓練，也就是使模型達到我們需要的準確度等水平。
2018-09-10 17:38:0013 還有很多各式各樣的疑問充滿了機器學習的歷程和工程實踐中。但這本書為我們帶來了一個對機器視覺的全新視角：model-based 機器學習?；?b class="flag-6" style="color: red">模型的機器學習將會給你不同的視角解答上面的問題，并將幫助你創(chuàng)造出更加有效的算法，當然算法也更加透明。
2018-10-21 10:50:135773 Plethora IIOT機器學習算法和解決方案可同時處理數(shù)萬個傳感器數(shù)據(jù)點，以產(chǎn)生智能實時反饋，如數(shù)控機床的預測性維護。
2018-11-26 06:29:002659 機器學習性能評價標準是模型優(yōu)化的前提，在設計機器學習算法過程中，不同的問題需要用到不同的評價標準，本文對機器學習算法常用指標進行了總結。
2019-02-13 15:09:193945 
在谷歌最新的論文中，研究人員提出了“非政策強化學習”算法OPC，它是強化學習的一種變體，它能夠評估哪種機器學習模型將產(chǎn)生最好的結果。數(shù)據(jù)顯示，OPC比基線機器學習算法有著顯著的提高，更加穩(wěn)健可靠。
2019-06-22 11:17:083374 雖然經(jīng)典機器學習算法需要人工干預來從數(shù)據(jù)中提取特征，但機器學習算法或網(wǎng)絡模型學習如何提取數(shù)據(jù)中的重要特征并對該數(shù)據(jù)進行智能預測。
2019-09-11 11:52:152260 本文主要介紹一個被廣泛使用的機器學習分類算法，K-nearest neighbors（KNN），中文叫K近鄰算法。
2019-10-31 17:18:145657 人類發(fā)明了無數(shù)的機器學習（ML）算法。 當然，大多數(shù)時候，只有一小部分用于研究和工業(yè)。 但是，對于人類來說，理解并記住所有這些ML模型的所有細節(jié)都是有些不知所措的。 某些人可能還會誤以為所有這些算法都是完全無關的。 更重要的是，當兩者看起來都是有效的算法時，如何選擇使用算法A而不是算法B？
2020-05-03 18:35:001312 由于意外的機器學習模型退化導致了幾個機器學習項目的失敗，我想分享一下我在機器學習模型退化方面的經(jīng)驗。實際上，有很多關于模型創(chuàng)建和開發(fā)階段的宣傳，而不是模型維護。
2020-05-04 12:11:001615 
算法公式挺費神，機器學習太傷人。任何一個剛入門機器學習的人都會被復雜的公式和晦澀難懂的術語嚇到。但其實，如果有通俗易懂的圖解，理解機器學習的原理就會非常容易。本文整理了一篇博客文章的內(nèi)容，讀者可根據(jù)這些圖理解看似高深的機器學習算法。
2020-05-21 08:00:001 決策樹模型是白盒模型的一種，其預測結果可以由人來解釋。我們把機器學習模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機器學習模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073 
對于初學者來說，這很容易讓人混淆，因為“機器學習算法”經(jīng)常與“機器學習模型”交替使用。這兩個到底是一樣的東西呢，還是不一樣的東西？作為開發(fā)人員，你對排序算法、搜索算法等“算法”的直覺，將有助于你厘清這個困惑。在本文中，我將闡述機器學習“算法”和“模型”之間的區(qū)別。
2020-07-31 15:38:083347 強化學習屬于機器學習中的一個子集，它使代理能夠理解在特定環(huán)境中執(zhí)行特定操作的相應結果。目前，相當一部分機器人就在使用強化學習掌握種種新能力。
2020-11-06 15:33:491552 什么是機器學習？機器學習是英文名稱MachineLearning（簡稱ML）的直譯。機器學習涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
2020-11-12 10:19:121203 系統(tǒng)、超個性化活動和目標驅(qū)動系統(tǒng)。每一個項目都有一個共同點：它們都基于對業(yè)務問題的理解，并且數(shù)據(jù)和機器學習算法必須應用于解決問題，從而構建一個能夠滿足項目需求的機器學習模型。
2021-01-11 19:25:0014 什么是機器學習？機器學習是英文名稱MachineLearning（簡稱ML）的直譯。機器學習涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
2021-01-21 09:29:063315 最實用的機器學習算法Top5 demi 在 周一, 04/01/2019 - 10:35 提交 本文將推薦五種機器學習算法，你應該考慮是否將它們投入應用。這五種算法覆蓋最常用于聚類、分類、數(shù)值預測
2021-03-24 16:14:315987 視頻質(zhì)量評價（VQA）是以人眼的主觀質(zhì)量評估結果為依據(jù)，使用算法模型對失真視頻進行評估。傳統(tǒng)的評估方法難以做到主觀評價結果與客觀評價結果相一致?；谏疃?b class="flag-6" style="color: red">學習的視頻質(zhì)量評價方法無需加入手工特征，通過
2021-03-29 15:46:4081 強化學習（ Reinforcement learning，RL）作為機器學習領域中與監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習并列的第三種學習范式，通過與環(huán)境進行交互來學習，最終將累積收益最大化。常用的強化學習算法分為
2021-04-08 11:41:5811 為中心，基于對業(yè)務問題的理解，并且數(shù)據(jù)和機器學習算法必須應用于解決問題，從而構建一個能夠滿足項目需求的機器學習模型。
2021-05-05 16:39:001238 為滿足大規(guī)模機器學習系統(tǒng)高定制化、低耦合與低資源消耗的需求，設計并實現(xiàn)一個輕量級分布式機器學習系統(tǒng)。采用模塊化分層設計并移植多種主流的機器學習與深度學習算法，同時提出參數(shù)服務器與動態(tài)Ring-
2021-05-11 14:51:0916 詳談機器視覺與計算機視覺的異同
2021-05-28 09:55:428 基于機器學習的哈希檢索算法綜述
2021-06-10 11:05:565 基于WordNet模型的遷移學習文本特征對齊算法
2021-06-27 16:14:438 機器學習一般涉及數(shù)據(jù)準備、特征提取、算法選擇、模型評估、以及模型存儲與復用等諸多步驟；而材料數(shù)據(jù)往往還涉及晶體或分子的結構特征和元素特征等的提取，更是增加了材料數(shù)據(jù)機器學習的難度。本次直播將重點講述材料數(shù)據(jù)機器學習的難點、痛點、以及解決方案。
2021-12-17 09:12:411300 本文大致介紹將深度學習算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細節(jié)。海思芯片移植深度學習算法模型，大致分為模型轉(zhuǎn)換，...
2022-01-26 19:42:3511 本文介紹目前常見的幾種可以提高機器學習模型的可解釋性的技術，包括它們的相對優(yōu)點和缺點。
2022-02-16 16:21:313986 
但是無可否認的是深度學習實在太好用啦！極大地簡化了傳統(tǒng)機器學習的整體算法分析和學習流程，更重要的是在一些通用的領域任務刷新了傳統(tǒng)機器學習算法達不到的精度和準確率。
2022-04-26 15:07:204084 不久以前，從算法到現(xiàn)場機器學習（ ML ）模型仍然需要經(jīng)歷漫長而復雜的道路。對于一些企業(yè)而言，如果能夠接觸到具有神經(jīng)網(wǎng)絡部署經(jīng)驗的 ML 專家，則可能會有一些選擇，但其開發(fā)工作卻非常耗時。賽靈思依托
2022-08-02 15:04:18336 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。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將算法按照學習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果。
2022-08-11 11:20:171399 源自：AI知識干貨 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。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將算法按照學習方式分類是一個不錯
2022-08-22 09:57:331446 
現(xiàn)在，機器學習有很多算法。如此多的算法，可能對于初學者來說，是相當不堪重負的。今天，我們將簡要介紹 10 種最流行的機器學習算法，這樣你就可以適應這個激動人心的機器學習世界了！
2022-10-24 10:08:421518 中，虹科云科技將探討如何使用機器學習進行欺詐檢測、一些最常用的機器學習欺詐檢測算法和最佳實踐，同時 虹科云科技將會在11月1日20:00舉辦免費直播，從Redis數(shù)據(jù)庫角度分享企業(yè)欺詐檢測解決方案。 用于欺詐檢測的最佳機器學習
2022-11-01 17:59:48273 目前很多機器學習模型可以做出非常好的預測，但是它們并不能很好地解釋他們是如何進行預測的，很多數(shù)據(jù)科學家都很難知曉為什么該算法會得到這樣的預測結果。這是非常致命的，因為如果我們無法知道某個算法是如何進行預測，那么我們將很難將其前一道其它的問題中，很難進行算法的debug。
2023-02-03 11:34:061038 
在學習機器學習算法的過程中，我們經(jīng)常需要數(shù)據(jù)來驗證算法，調(diào)試參數(shù)。
2023-03-15 09:07:48360 如何評估機器學習模型的性能？典型的回答可能是：首先，將訓練數(shù)據(jù)饋送給學習算法以學習一個模型。第二，預測測試集的標簽。第三，計算模型對測試集的預測準確率。
2023-04-04 14:15:19549 ? 一、機器學習基礎概念 ? 關于數(shù)據(jù) ? 機器學習就是喂入算法和數(shù)據(jù)，讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應的關系。 ? Iris 鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個經(jīng)典數(shù)據(jù)集，在統(tǒng)計學習和機器學習領域都經(jīng)常被用作示例。數(shù)據(jù)
2023-05-28 11:29:41652 
一個數(shù)據(jù)集(用于訓練模型)和一個算法(從數(shù)據(jù)學習)。但是有些模型的準確性通常很低產(chǎn)生的結果也不太準確，克服這個問題的最簡單的解決方案之一是在機器學習模型上使用集成學習
2022-10-19 11:29:21528 
基于機器學習算法的校準優(yōu)化方案
2023-06-29 12:35:49236 
實踐中的機器學習：構建 ML 模型
2023-07-05 16:30:36412 機器學習是一種方法，利用算法來讓機器可以自我學習和適應，而且不需要明確地編程。在許多應用中，需要機器使用歷史數(shù)據(jù)訓練模型，然后使用該模型來對新數(shù)據(jù)進行預測或分類
2023-08-02 17:36:34333 智智能數(shù)字辨識水表-基于機器學習算法
2023-08-10 11:26:40371 
什么是深度學習算法？深度學習算法的應用 深度學習算法被認為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計算模型。深度學習是機器學習的一種變體，主要通過變換各種架構來對大量數(shù)據(jù)進行學習以及分類處理
2023-08-17 16:03:041305 了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習方法。 深度學習算法可以分為兩大類：監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。監(jiān)督學習的基本任務是訓練模型去學習輸入數(shù)據(jù)的特征和其對應的標簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預測。而無監(jiān)督學習通常用于聚類、降維和生成模型等任務中
2023-08-17 16:11:26638 機器學習算法的5種基本算子 機器學習是一種重要的人工智能技術，它是為了讓計算機能夠通過數(shù)據(jù)自主的學習和提升能力而發(fā)明的。機器學習算法是機器學習的核心，它是指讓計算機從數(shù)據(jù)中進行自主學習并且可以實現(xiàn)
2023-08-17 16:11:461245 機器學習算法匯總 機器學習算法分類 機器學習算法模型 機器學習是人工智能的分支之一，它通過分析和識別數(shù)據(jù)模式，學習從中提取規(guī)律，并用于未來的決策和預測。在機器學習中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 機器學習算法總結 機器學習算法是什么?機器學習算法優(yōu)缺點? 機器學習算法總結 機器學習算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中自動學習的算法。它能夠從訓練數(shù)據(jù)中學習特征，進而對未知數(shù)據(jù)進行分類、回歸、聚類等任務。通過
2023-08-17 16:11:50939 機器學習算法入門 機器學習算法介紹 機器學習算法對比 機器學習算法入門、介紹和對比 隨著機器學習的普及，越來越多的人想要了解和學習機器學習算法。在這篇文章中，我們將會簡單介紹機器學習算法的基本概念
2023-08-17 16:27:15569 機器學習vsm算法 隨著機器學習技術的不斷發(fā)展，相似性計算是機器學習中的重要組成部分。在信息檢索、文本挖掘、機器翻譯等領域中，相似性計算是必不可少的一項技術。在這些領域中，我們通常使用向量空間模型
2023-08-17 16:29:35529 機器學習是什么意思？機器學習屬于什么分支？機器學習是什么有什么用處？ 機器學習是指讓計算機通過經(jīng)驗來不斷優(yōu)化和改進自身的算法和模型的過程。因此，機器學習可以被理解為是一種從數(shù)據(jù)中自動獲取規(guī)律和知識
2023-08-17 16:30:041148 機器學習有哪些算法？機器學習分類算法有哪些？機器學習預判有哪些算法？ 機器學習是一種人工智能技術，通過對數(shù)據(jù)的分析和學習，為計算機提供智能決策。機器學習算法是實現(xiàn)機器學習的基礎。常見的機器學習算法
2023-08-17 16:30:111245 為了進行機器學習和數(shù)據(jù)挖掘任務，數(shù)據(jù)科學家們提出了各種模型，在眾多的數(shù)據(jù)挖掘模型中，國際權威的學術組織 ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining）評選出了十大經(jīng)典的算法。
2023-10-31 11:30:55447 
基于機器視覺和深度學習的焊接質(zhì)量檢測系統(tǒng)是一種創(chuàng)新性的技術解決方案，它結合了先進的計算機視覺和深度學習算法，用于實時監(jiān)測和評估焊接過程中的焊縫質(zhì)量。這一系統(tǒng)在工業(yè)制造中發(fā)揮著重要作用，提高了焊接質(zhì)量
2024-01-18 17:50:52239
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