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【机器学习入门系列05】分类、概率生成模型
机器学习
该文讲述了如何使用高斯过程回归(GPR)对数据点进行分类,通过生成拟合曲线来预测新数据点的类别。首先介绍了GPR的背景知识,然后详细描述了如何利用Python中的scikit-learn库实现GPR。最后通过一个神奇宝贝的数据集示例,展示了GPR的应用。
张耀琦
2017-05-02
2.7K
0
【机器学习入门系列】梯度下降法
大数据
机器学习
数据可视化
作者介绍:张耀琦,现腾讯即通应用部iOS工程师一枚;数学出身,CSDN博客专家(YoferZhang的专栏);目前爱好钻研机器学习。 什么是梯度下降法?学习速率的引入;如何调整学习速率;Adagra
张耀琦
2017-04-27
2.9K
1
【机器学习入门系列】 Error 的来源:偏差和方差
机器学习
人工智能
深度学习
本文介绍了机器学习中的偏差和方差问题,以及如何解决这些问题。首先介绍了偏差和方差的定义以及它们对模型的影响,然后介绍了如何通过增加训练数据、使用正则化方法、采用交叉验证等方法来降低偏差和方差,最后给出了这些方法在实际应用中的效果和优缺点。
张耀琦
2017-04-25
1.5K
0
【机器学习入门系列】Regression 回归:案例研究
机器学习
人工智能
深度学习
大数据
该文总结了通过梯度下降算法对函数进行优化的方法,包括初始化、梯度下降、优化目标、损失函数、正则化等步骤。同时介绍了如何通过损失函数、梯度、优化算法、模型参数、训练数据、过拟合、正则化、最优解等概念进行模型训练和优化。
张耀琦
2017-04-24
2.8K
2
【机器学习入门系列】简介
机器学习
深度学习
人脸识别
本文介绍了深度学习的基本概念、发展历程、常见算法和应用场景。同时,通过AlphaGo和GPT等实例,阐述了深度学习在现实生活中的应用。最后,文章探讨了深度学习未来的发展趋势和方向,包括强化学习、半监督学习、迁移学习、结构化学习和自动机器学习等领域。
张耀琦
2017-04-07
2.2K
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