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机器学习必学10大算法
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机器学习
预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下,尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法(包括统计学)来实现这些目标。
刀刀老高
2019-04-29
491
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机器学习和深度学习的区别
机器学习
深度学习
监督学习
决策树
近来有一些朋友问我,深度学习是不是算机器学习,如果是为什么一定要单拿出来算一个概念,那我在这就说说我的理解。 首先,深度学习确实仍然是依靠机器来做学习的不管是监督、半监督、还是其它学习,所以从这个角度来说深度学习是算作机器学习范畴的。 但是,与传统的机器学习概念不同,深度学习其背后原理的解释性非常差,我们来做个比较。 以传统机器学习中的监督学习为例,朴素贝叶斯实现的是概率量化计算的模型,它的解释是先后验概率的量化关系。决策树实现的是通过维度条件来降低分类的信息熵,这是基于信息熵解释的模型。回归模型是通过建模
刀刀老高
2018-04-11
622
0
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