在众多机器学习模型中，我们如何在各种实际情况下做出恰当的选择呢？本文我从如下几个方面系统地分析下~ 有帮助的话点个赞哦。
监督学习是一种利用带有标签的数据进行训练的方法，通过学习输入特征与输出标签之间的关系来进行预测。无监督学习则是在没有标签的情况下，发现数据中的模式和结构。这两种方法各有优势，在不同场景下有着广泛的应用。
来源：NYT，arXiv 编译：闻菲、刘小芹 【新智元导读】《纽约时报》今日发文，记者走访Hinton在多伦多的实验室，为我们带来Hinton新作“Capsule Network”的更多信息。同时，新智元注意到Hinton和Capsule Network作者之一的Nicholas Frosst最近新发表了论文，使用训练好的神经网络创建一种软决策树（soft decision tree），以此更好地理解神经网络如何做出分类决策。一方面推倒重建，一方面更好地理解，大神Hinton，一直奋斗在深度学习第一线。 2
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 随着深度神经网络的不断发展，DNN在图像、文本和语音等类型的数据上都有了广泛的应用，然而对于同样非常常见的一种数据——表格数据，DNN却似乎并没有取得像它在其他领域那么大的成功。参加过Kaggle等数据挖掘竞赛的同学应该都知道，对于采用表格数据的任务，基本都是决策树模型的主场，像XGBoost和LightGBM这类提升（Boosting）树模型已经成为了现在数据挖掘比赛中的标配。相比于DNN，这类树模型好处主要有： 模型
机器学习是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个重要组成部分。它是一种通过数据和模型自动化推理、预测和决策的技术。在机器学习中，算法是核心。算法是计算机根据数据和任务要求自动推断出来的规则和方法。
CART（Classification and Regression Trees）算法是一种用于分类和回归任务的决策树模型。这一模型由Breiman等人于1986年提出，现如今已广泛应用于各种数据挖掘任务和机器学习问题。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类或回归任务。随机森林具有很高的准确性和鲁棒性，且能够处理大规模的数据集，因此在机器学习领域被广泛使用。
【新智元导读】我们将机器学习中最突出、最常用的算法分为三类：线性模型、基于树的模型、神经网络，用一张图表简明地指出了每一类的优势和劣势。 在机器学习中，我们的目标要么是预测（prediction），要么是聚类（clustering）。本文重点关注的是预测。预测是从一组输入变量来预估输出变量的值的过程。例如，得到有关房子的一组特征，我们可以预测它的销售价格。预测问题可以分为两大类： 回归问题：其中要预测的变量是数字的（例如房屋的价格）； 分类问题：其中要预测的变量是“是/否”的答案（例如，预测某个设备是否会故
决策树 决策树优点 1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。 2、可以同时处理标称型和数值型数据。 3、测试数据集时，运行速度比较快。 4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门致力于使机器能够像人类一样进行智能决策和行为的学科。监督学习（Supervised Learning）是人工智能领域中的一种重要学习方式，通过使用标注好的样本数据来训练模型，从而使模型能够预测新的未标注样本的输出。在监督学习中，数据集中包含了输入特征和对应的标签，模型通过学习这些标签与输入特征之间的关联关系，从而进行预测和分类。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 随着信息通讯技术的不断发展，各行各业都产生了海量的数据，与此同时，一门新的学科应运而生—— 数据挖掘。数据挖掘是从大量数据（包括文本数据）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的信 息、知识和关联关系，并基于这些信息和相应规则建立可用于决策支持与优化分析的模型，提供可支持预测 性决策的方法和工具。此外，数据挖掘还可帮助企业和科研团体发现业务与学科中的新趋势，揭示已知的 事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为其
本期谈谈 《虚拟私人助理》相关的内容。 我们先大致看下人工智能10大细分行业的典型应用： 1、深度学习／机器学习： 预测数据模型与分析数据的软件平台； 垃圾邮件检测； 金融诈骗检测； 2、自然语言处理： 语音识别； 智能客服； 智能化软件帮助系统； 智能化知识管理系统； 智能企业形象代表； 智能导游； 智能查询系统； 3、计算机视觉／图像识别： 面部识别软件； 基于内容的图片检索； 智能交通； 医疗计算机视觉和医学图像处理； 军事探测和导弹制导； 无人驾驶环境检测； 4、手势控制： 电脑手势指令系统； 游
1、声学模型 2、Deep Neural Networks 3、Hidden Markov Model等
决策树是一种基于树状结构的机器学习模型，用于分类和回归任务。它通过将数据分为不同的决策路径来进行决策。每个内部节点表示一个属性测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶子节点代表一个类别标签或回归值。
机器学习常见算法的一种合理分类：生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。例如，Scikit-Learn文档页面通过学习机制对算法进行分组，产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等…但这样的分类并不实用。应用机器学习时通常不会直接想，“今天训练一个支持向量机”，而是通常有一个最终目标，例如利用某算法来预测结果或分类观察。 📷 图1机器学习技术的机器人大脑 机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理，意思是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题，这对于
最近邻法是最简单的预测模型之一，它没有多少数学上的假设，也不要求任何复杂的处 理，它所要求的仅仅是:
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 监督部分 第二章 感知机： 博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻： 博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现：KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯： 博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树： 博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现：
[注: 本文翻译自网上的一篇文章，有删节，原文：https://medium.com/iotforall/the-difference-between-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning-3aa67bff5991]
首先，引用一句英国统计学家George E. P. Box的名言：All models are wrong, but some are useful. 没有哪一种算法能够适用所有情况，只有针对某一种问题更有用的算法。
选自Dataconomy 机器之心编译 参与：王宇欣、吴攀、蒋思源 近段时间以来，我们频频听到「机器学习（machine learning）」这个词（通常在预测分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。几十年来，机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步，我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢？答案很简单：算法（algorithm）。 机器学习是人工智能（artificial i
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 利用36天的时间，系统地梳理了机器学习（ML）的一些经典算法，从算法思想，到算法实例，有的包括源码实现，有的包括实战分析，大致分类如下： 机器学习的概念总结 1 机器学习：不得不知的概念（1） 2 机器学习：不得不知的概念（2） 3 机器学习：不得不知的概念（3） 线性回归 4 回归分析简介 5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇
在农业场景，主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理，主要提供作物选择，施肥建议，使得作物免受恶劣天气影响等；害虫和杂草处理，即识别害虫和杂草，提供处理害虫和杂草的相关建议，推测害虫行进路线和繁殖规模和速度，推测杂草的生长状态和发展等；疾病管理，即预测、识别分类作物病害；土壤和作物管理，包括评估作物表面土壤湿度，预测天气，结合天气预测结果进行灌溉等；产量预测和管理，根据气候，季节等因素提供最佳播种时间建议，并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。
人工智能指由人类制造出的机器表现出的智能。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现类人智能。不过目前我们还在非常非常初级的阶段，甚至都不能称为智能。
机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域，它应用广泛，如推荐系统，文本分析，图像识别，语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情，所以我打算集大家之长，开通一个“Python快速实战机器学习”系列，用Python代码实践机器学习里面的算法，旨在理论和实践同时进行，快速掌握知识。
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
导语：人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变着这个世界。 现代人工智能的历史具备成为一部伟大戏剧的所有元素。在最开始的 1950 年代，人工智能的发展紧紧围绕着思考机器和焦点人物比如艾伦·图灵、冯·诺伊曼，迎来了其第一次春天。经过数十年的繁荣与衰败，以及难以置信的高期望，人工智能及其先驱们再次携手来到一个新境界。现在，人工
随机森林(random forest)是之前我们学习的决策树的集成，因此我们用森林来称呼。随机森林的思想也不复杂，但是表现却非常好。
人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变
最近在Kaggle上微软发起了一个恶意代码分类的比赛，并提供了超过500G的数据(解压后)。有意思的是，取得第一名的队伍三个人都不是搞安全出身的，所采用的方法与我们常见的方法存在很大不同，展现了机器学习在安全领域的巨大潜力。在仔细读完他们的代码和相关的论文后，我简单的进行了一些总结与大家分享。 需要指出的是，(1)比赛的主题是恶意代码的分类，不是病毒查杀(2)比赛采用的方法是纯静态分析的方法，不涉及行为分析等动态分析方法。 因此这不意味着这个方法能够取代现有的方法，但是了解它能够为安全研究人员提供一个崭新的
计算机视觉系统相当于给计算安装上相机和算法，使得计算机可以感知环境的能力，从而实现目标识别、跟踪、测量等，并进一步进行图像处理。让其转化为更适合人们观察或者仪器检测的图像，最终为人们的日常生活提供帮助！
对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种深度学习模型，由深度生成网络（Generator）和深度判别网络（Discriminator）两部分组成。其主要目的是学习数据的分布，并生成能够伪造与真实数据相似的新数据。
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
在当今的科技时代，人工智能（AI）已成为推动各行业变革的重要力量。从自动驾驶汽车到智能语音助手，AI技术正在改变我们生活和工作的方方面面。作为AI的核心，机器学习（ML）和深度学习（DL）技术不断取得突破。而近年来，AIGC（AI Generated Content）大模型的出现，更是为内容生成领域带来了前所未有的创新。
本文将探索 AI 的一些重要方面和它的子领域。我们首先会分析 AI 的时间线，然后深入介绍每种要素。 几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落
几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落，这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今，随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。从癌症检测和预测到图像理解和总结以及自然语言处理，AI 正在增强人们的能力和改变我们的世界。
选自Stanford 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、刘晓坤 近日，斯坦福大学计算机科学博士生 Mike Wu 发表博客介绍了他对深度神经网络可解释性的探索，主要提到了树正则化。其论文《Beyond Sparsity: Tree Regularization of Deep Models for Interpretability》已被 AAAI 2018 接收。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.06178 近年来，深度学习迅速成为业界、学界的重要工具。神经网络再次成为解决图
过去几年中，机器学习（ML）已经悄然成为我们日常生活的重要组成部分。无论是在线购物和流媒体网站的个性化推荐，还是保护我们的邮箱免受每日大量垃圾邮件的侵袭，机器学习都发挥了重要作用。然而，机器学习不仅仅是我们便利的工具。在当前的科技领域，机器学习已经变得至关重要，而且这种趋势似乎在未来也不会改变。机器学习被用于挖掘数据中隐藏的洞察，自动化任务和流程，增强决策能力，并推动创新的边界。
2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题。
选自IBM 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、Nurhachu Null 人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。机器之心对本文进行了编译。原文链接请见文末。 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。
机器学习算法我们了解了很多，但是放在一起来比较优缺点是缺少的，本篇文章就一些常见的算法来进行一次优缺点梳理。
人工智能的再次兴起让机器学习（Machine Learning）这个名词进入了公众的视野，它成为当前解决很多人工智能问题的核心基石。
大家好，我是花哥，前面的文章我们介绍了人工智能、机器学习、深度学习的区别与联系，指出了如今的人工智能技术基本上就是指机器学习。
机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。此外，数据挖掘和机器学习有很大的交集。本文将从架构和应用角度去解读这两个领域。 机器学习和数据挖掘的联系与区别 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供
基于机器视觉的缺陷检测方法目前，基于机器视觉的表面缺陷方法主要分为基于图像处理的缺陷检测方法和基于机器学习的缺陷检测方法。两种方法具体介绍如下。
机器学习算法分为三类：有监督学习、无监督学习、增强学习。有监督学习需要标识数据（用于训练，即有正例又有负例），无监督学习不需要标识数据，增强学习介于两者之间（有部分标识数据）。下面将向大家具体介绍机器
感谢大家的关注，在上一篇文章中发布后很多热心的小伙伴建议我可以改进下分类的方式，一种是根据学习的方式分类，另外一种是根据类似的形式或者功能进行分类，我几天一直在想这的确是一直很好的分类方式，所以在这几天搜集资料进行分类，能够和大家持续进行交流。 抛砖引玉，我希望在阅读完本文以后，你可以结合一些资料，对监督学习中的最受欢迎的机器学习算法，以及他们的彼此之间的关系有一个比较深刻的了解。 1：根据学习方式的分类 监督学习：输入的数据为训练数据，并且每一个数据都会带有标签，比如“广告/非广告”，或者当时的股票的价
作者：Jamie Shotton，Antonio Criminisi，Sebastian Nowozin 机构：微软剑桥研究院 译者：andydoo，kbyran 摘自：译言（www.yeeyan.org） 计算机视觉在上一个世纪60年代脱胎于人工智能与认知神经科学，旨在通过设计算法来让计算机自动理解图像的内容。为了“解决”机器视觉的问题，1966年，在麻省理工学院，这个问题作为一个夏季项目被提出，但是人们很快发现要解决这个问题可能还需要更长时间。在50年后的今天，一般的图像理解任务仍旧是不能得到完美解决
此外，还有一些其他的常用机器学习算法，如神经网络（Neural Networks）、K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）等。这些算法各有优缺点，适用于不同的数据类型和问题场景。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的算法，并进行相应的参数调整和优化。
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