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数据科学家最常用的十大机器学习算法

机器学习编程算法监督学习神经网络

在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。

2018-07-24

4970

构想：中文文本标注工具

NLP 服务监督学习深度学习

项目地址 | https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 自然语言处理的大部分任务是监督学习问题。序列标注问题如中文分词、命名实体识别，分类问题如关系识

2018-04-24

1.8K0

AI时代就业指南：机器学习工程师求职须知

人工智能机器学习监督学习

什么是机器学习？我们来看一下机器学习是做什么的，能解决什么问题。首先我们来看机器学习的一个类型，监督学习。蓝色箭头部分是训练一个机器学习模型的过程。首先有Input，包括原始数据和Labels。然后把原始数据转化成Feature Vectors，将其与Labels结合到一起，通过机器学习算法，训练出一个预测模型，这就完成了Training的部分。再看绿色箭头部分，同样首先有Input，包括一些数据，同样把他们转化为Feature Vector，然后通过刚刚产生的模型，预测出Expected

2018-04-23

6780

32页ppt干货｜谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择

机器学习编程算法监督学习

谷歌机器学习：实际应用技巧什么是机器学习（ML）？从概念上讲：给定（训练）数据，发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型：监督学习；无监督学习；半监督学习；…… 监督学习：用于训

2018-04-23

2K0

机器学习系列：（六）K-Means聚类

机器学习监督学习编程算法

K-Means聚类前面几章我们介绍了监督学习，包括从带标签的数据中学习的回归和分类算法。本章，我们讨论无监督学习算法，聚类（clustering）。聚类是用于找出不带标签数据的相似性的算法。我们将介绍K-Means聚类思想，解决一个图像压缩问题，然后对算法的效果进行评估。最后，我们把聚类和分类算法组合起来，解决一个半监督学习问题。在第一章，机器学习基础中，我们介绍过非监督学习的目的是从不带标签的训练数据中挖掘隐含的关系。聚类，或称为聚类分析（cluster analysis）是一种分组观察的方法，将更具

2018-04-23

1.5K0

【机器学习】机器学习系列：（一）机器学习基础

机器学习编程算法监督学习无监督学习

本章我们简要介绍下机器学习（Machine Learning）的基本概念。主要介绍机器学习算法的应用，监督学习和无监督学习（supervised-unsupervised learning）的应用场景，训练和测试数据的用法，学习效果评估方式。最后，对scikit-learn进行一些简单的介绍。自计算机问世以来，计算机可以学习和模仿人类智慧的观点，可谓“引无数英雄竞折腰”。像Arthur C. Clarke的HAL（Heuristically programmed ALgorithmi

2018-04-23

1.4K0

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