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机器学习AI算法工程

机器学习，深度学习，大数据，公众号：datayx

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通俗易懂的机器学习入门指导

机器学习数据挖掘模式识别数据处理监督学习

机器学习，也叫数据挖掘、模式识别；其定义很多。但大白话的说，机器学习要做的就是，现在有一些数据（比如你人人网好友和他们的发言），我们要对数据进行处理，希望从数据中得到我们想要的信息（比如这些好友哪些和你投缘）。从上面的例子，我们可以看出机器学习其实是对人类智能的模仿，也是实现人类和更高智能的必经之路。那他他大体上有哪些内容呢？第一部分，机器学习的底层理论：机器学习的底层理论有一些，比如推理与规划、近似可计算理论、正则化、提升理论、核方法、当然还有大名鼎鼎的统计机器学习理论等等。这部

机器学习AI算法工程

2018-03-13

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机器学习算法经验总结

机器学习编程算法人工智能模式识别

算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能力上有了不小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解算法的流程、特点、实现方法，并在正确的数据面前选择正确的方法再进行优化得到最优效果。其实整个人工智能范畴都属于科研难题，包括模式识别、机器学习、搜索、规划等问题，都是可以作为独立科目存在的。我不认为有谁可以把人工智能的各个方面都做到极致，但如果能掌握其中的任一方向，至少在目前的类人尖端领域，都是不小的成就。这篇

机器学习AI算法工程

2018-03-13

7850

机器学习-特征选择

机器学习模式识别数据挖掘

1 介绍在计算机视觉、模式识别、数据挖掘很多应用问题中，我们经常会遇到很高维度的数据，高维度的数据会造成很多问题，例如导致算法运行性能以及准确性的降低。特征选取（Feature Selection）技术的目标是找到原始数据维度中的一个有用的子集，再运用一些有效的算法，实现数据的聚类、分类以及检索等任务。特征选取的目标是选择那些在某一特定评价标准下的最重要的特征子集。这个问题本质上是一个综合的优化问题，具有较高的计算代价。传统的特征选取方法往往是独立计算每一个特征的某一得分，然后根据得分的高低选取前k个特

机器学习AI算法工程

2018-03-12

1.8K0

通俗易懂的机器学习入门指导

机器学习数据挖掘模式识别数据处理监督学习

机器学习，也叫数据挖掘、模式识别；其定义很多。但大白话的说，机器学习要做的就是，现在有一些数据（比如你人人网好友和他们的发言），我们要对数据进行处理，希望从数据中得到我们想要的信息（比如这些好友哪些和你投缘）。从上面的例子，我们可以看出机器学习其实是对人类智能的模仿，也是实现人类和更高智能的必经之路。那他他大体上有哪些内容呢？第一部分，机器学习的底层理论：机器学习的底层理论有一些，比如推理与规划、近似可计算理论、正则化、提升理论、核方法、当然还有大名鼎鼎的统计机器学习理论等等。这部分

机器学习AI算法工程

2018-03-12

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什么是文本挖掘？大数据该挖掘什么？

大数据数据挖掘机器学习模式识别人工智能

什么是文本挖掘文本挖掘是一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具，它从数据挖掘发展而来，但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web)；文档内容是人类所使用的自然语言，缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的，而文档(web)都是半结构或无结构的。所以，文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本，

机器学习AI算法工程

2018-03-09

1.6K0

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