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人工智能

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每个人都应该知道的十个机器学习常识
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
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
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
企鹅号小编
2018-01-09
1K0
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