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每个人都应该知道的十个机器学习常识

机器学习数据挖掘人工智能

当别人在高谈阔论机器学习时，你却插不上嘴，这是一种怎样的体验？不懂机器学习没有关系，但你一定要知道下面的十个机器学习基本常识。曾经在Endeca、谷歌和LinkedIn领导机器学习开发的Daniel Tunkelang为我们概括总结了这十个常识。 1. 机器学习就是从数据中挖掘洞见，而人工智能是炒作。只要使用了正确的训练数据和算法，机器学习可以解决大部分问题。而所谓的人工智能，只不过是一种包装。只要有助于营销，你要把它叫作什么都可以。 2. 数据和算法是机器学习的核心，而数据更为重要。虽然人们热衷于

企鹅号小编

2018-01-24

6240

6步创建一个通用机器学习模板

机器学习数据挖掘

小编说：本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。你将会学到： •端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 •如何将前面学到的内容引入到项目中。 •如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据的内在规律，并应用这个规律来预测新数据。 📷 在项目中实践机器学习端到端地解决机器学习的问题是非常重要的。可以学习机器学习的知识，可以实践机器学习的某个方面，但是只有针对某一个问题，从问题定义开始到模型部署为止，通过实践机器学习的各个方面，才能真

企鹅号小编

2018-01-23

1.2K0

从零学习：详解基于树形结构的ML建模——决策树篇

机器学习决策树数据挖掘

来源：Analytics Vidhya 编译：Bot 编者按：通常，我们会把基于树形结构的学习算法认为是最好的、最常用的监督学习方法之一。树能使我们的预测模型集高精度、高稳定性和易解释于一身，与线性模型不同，它能更好地映射非线性关系，适用于解决分类或回归等任何问题。谈及基于树的学习算法，决策树、随机森林、gradient boosting等是现在被广泛应用于各种数据科学问题的一些方法。本文旨在帮助初学者从头开始学习基于树形结构进行建模，虽然没有机器学习知识要求，但仍假设读者具备一定的R语言或Python基

企鹅号小编

2018-01-11

2.3K0

数据挖掘的7个重要技术

大数据数据挖掘

企鹅号小编

2018-01-09

1K0

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