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机器学习机器学习资料汇总

000 开源工具 机器学习的开源工具 Python机器学习库 C++矩阵运算库推荐 001 公开课 Machine Learning | Coursera Andrew NG在 coursera上的课,难度比公开课略低,适合入门 斯坦福大学公开课 :机器学习课程 Andrew NG在学校里面的课程,网易公开课有中英文字幕,可以配合笔记来看 CMU机器学习系主任Tom Mitchell 院士机器学习课程视频及课件(英文) 机器学习|加州理工,老师是Yaser Abu-Mostafa,会从最基本的理论开始,为你构建机器学习的基础。 机器学习入门篇 1.1 机器学习介绍 机器学习-维基百科 Machine Learning-Wikipedia 机器学习简史 规则与机器学习 不建议为了机器学习机器学习,对于初学者应该是先规则再机器学习 ,规则直观,可以深入理解领域知识和特征,要记住一个机器学习的专家必须首先是该领域知识的专家。

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机器学习工具总览

丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时,存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。 机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来,这已成为过去几年中的一个重要分支。 浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理,脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。 GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性,因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。 最后,附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物,演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。

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    机器学习工具代码

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    机器学习工具综述

    为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快,更简单,更有趣。 更快:好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着,从提出创意到得到结果的时间大大缩短。 如果不使用这些工具,你将会花费大部分时间来构建你自己的工具,而没将时间集中在获取结果上。 有目的地选择工具 你不希望为学习、使用机器学习工具学习、使用机器学习工具。必须有目的地使用工具机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习工具或是新功能的时候,问自己这么一个问题: 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果? 那么如何区分好的机器学习工具与强大机器学习工具之间的区别呢? 直观的界面:强大的机器学习工具在应用机器学习过程的子任务上提供直观的界面。在任务的界面中有良好的映射以及适应性。 参考文章: 25个Java机器学习工具&库 最好的Python机器学习库 本地机器学习工具 VS 远程机器学习工具 比较机器学习工具最后一个方法是这个工具是本地工具还是远程工具

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    机器学习:算法及工具

    算法及工具 说明 编程语言:Python 机器环境:Windows 参考书籍:《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。 数据挖掘十算法 (可参照博客:10 种机器学习算法的要点 http://blog.jobbole.com/92021/) 选择依据:国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2007年 12月评选出了数据挖掘领域的十经典算法。 机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。 3.把复杂的概念通俗化,不要架空算法 下期 机器学习(一):机器学习基础 机器学习系列: 家明将与大家一起学习机器学习,借助于网上的教程与书籍指导,家明总结,与大家一起进步,共同应对AI时代。

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    机器学习必学10算法

    本文介绍了 10 常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 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。 logistic 函数的形状看起来像一个的「S」,它会把任何值转换至 0-1 的区间内。 支持向量机 支持向量机(SVM)可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。 超平面是一条对输入变量空间进行划分的「直线」。 袋装法和随机森林 随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一,它是一种集成机器学习算法。 自助法是一种从数据样本中估计某个量(例如平均值)的强大统计学方法。

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    机器学习必学10算法

    本文介绍了 10 常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 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。 logistic 函数的形状看起来像一个的「S」,它会把任何值转换至 0-1 的区间内。 支持向量机 支持向量机(SVM)可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。 超平面是一条对输入变量空间进行划分的「直线」。 袋装法和随机森林 随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一,它是一种集成机器学习算法。 自助法是一种从数据样本中估计某个量(例如平均值)的强大统计学方法。

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    图解10机器学习算法

    今天给大家分享一篇机器学习算法的文章,利用图解的方式介绍了10常见的机器学习算法。 对于渴望了解机器学习基础知识的机器学习新人来说,这儿有份数据科学家使用的十机器学习算法,为你介绍这十算法的特性,采用图解的方式便于大家更好地理解和应用, 1、线性回归Linear Regression 线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。 9、bagging和随机森林Random Forest 随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是一种被称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成机器学习算法。 虽然还有很多其他的机器学习算法,但这些算法是最受欢迎的算法。如果你是机器学习的新手,这是一个很好的学习起点。

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    机器学习算法

    5 种监督学习技术:线性回归、Logistic 回归、CART(分类和决策树)、朴素贝叶斯法和 KNN 3 种非监督学习技术:Apriori 算法、K-均值聚类、主成分分析(PCA) 两种集成学习方法: Bagging 随机森林、AdaBoost 提升 聚类:k-means DBSCAN 本文介绍了 10 常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等 线性回归 在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 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。

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    机器学习评价指标汇总

    在使用机器学习算法的过程中,针对不同场景需要不同的评价指标,在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。 多标签排序 在这节我们介绍一些更精细化的多标签分类效果衡量工具。 四、信息检索 信息检索评价是对信息检索系统性能(主要满足用户信息需求的能力)进行评估,与机器学习也有较大的相关性,感兴趣的可以参考这篇不错的博文。 优秀的Python机器学习开源项目Scikit-learn实现了上述绝指标的大多数,使用起来非常方便。 来源:36数据 据专业人才,欢迎大家关注!

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    机器学习必学10算法

    本文介绍了 10 常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 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。 logistic 函数的形状看起来像一个的「S」,它会把任何值转换至 0-1 的区间内。 支持向量机 支持向量机(SVM)可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。 超平面是一条对输入变量空间进行划分的「直线」。 袋装法和随机森林 随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一,它是一种集成机器学习算法。 自助法是一种从数据样本中估计某个量(例如平均值)的强大统计学方法。

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    机器学习的十使用案例|机器学习

    机器学习是当前科技行业的一流行词,原因很充分:它代表着计算机学习方式的一跃进。福布斯近日盘点了机器学习技术的十使用案例。 ? 从根本上说,机器学习算法是指机器先获得一组“教学”数据,然后被要求利用那些数据去回答问题。举例来说,你给计算机提供一组照片的教学数据,当中有的数据说“这是猫”,有的则说“这不是猫”。 在处理分析海量的数据和交易执行速度上,人类显然无法跟机器相提并论。 4. 医疗保健 相比人类,机器学习算法能够处理更多的信息,发现更多的模式。 诈骗检测 机器学习正变得越来越擅长发现各个领域的潜在诈骗案例。例如,PayPal正利用机器学习技术来打击洗黑钱活动。该公司拥有工具来比较数百万笔交易,能够准确分辨买卖家之间的正当交易和欺诈交易。 产品服务推荐 如果你常常使用像亚马逊或者Netflix这样的服务,那你应该很熟悉机器学习的这一用途。

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    机器学习 | 四常用机器学习Python库介绍

    今天这篇我们介绍下Python中常用的机器学习库(机器学习、深度学习啥的,小编还是建议使用Python进行建模编写哈),也算是本公号机器学习的第一篇推文,主要内容如下: 机器学习常用四Python库 关于机器学习的我想说的话 深度学习常用四Python库 这一部分我们简单介绍下Python中的常用的机器学习库,算是比较入门的介绍哈,具体包括Scikit-learn、Keras、TensorFlow 主要特点: 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 够在复杂环境中重复使用 建立NumPy、Scipy、MatPlotLib之上 「官方样例及示图」 Classification(分类) ? 关于机器学习的我想说的话 其实对于机器学习或者深度学习,小编的建议还是熟练掌握Scikit-learn、Keras以及PyTorch,这里不是要求掌握到自己熟练编写网络层,但要对其原理有所了解,使自己可以对其进行简单的修改 本公号后续推出的机器学习相关推文也会从简至难,也会有完整的流程化步骤帮助大家更好地将理论应用到实际上。

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    游戏咖Unity发布机器学习工具,可大幅提高NPC的“智商”

    今天,Unity宣布推出Unity Machine Learning Agent(ML-Agent),将游戏引擎连接到谷歌TensorFlow等机器学习框架中。 △ 典型的强化学习训练循环 Unity希望设计一个系统,让游戏引擎更灵活易用。因此,Unity推出了ML-Agents,并且发布了开放测试版SDK。 ML-Agents SDK让开发者可用Python API将Unity Editor中创建的游戏和模拟场景转换成可被深度强化学习、进化策略或其他机器学习方法训练的环境。 ? △ 在ML-Agents中配置学习环境的可视化描述 对任何学习环境来说,Agent、Brain和Academy是必不可少的三对象。 Unity AI和机器学习技术部的副总裁Danny Lange在接受采访时表示,Unity的ML-Agents的作用并不局限于虚拟游戏,还将加速现实生活中机器人等技术的进步。

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    Python机器学习工具

    Python机器学习库非常多,而且大多数开源,主要有: 1. scikit-learn scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类、回归、聚类系列算法,主要算法有 Shogun Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。 ,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。 PyML PyML是一个Python机器学习工具包, 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。 Milk Milk是Python的一个机器学习工具箱,其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析:SVMs(基于libsvm),K-NN,随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。

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    机器学习】一文了解机器学习必学10算法

    选自Medium 作者:garvitanand2 机器之心编译 参与:Geek AI、路 本文介绍了 10 常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等 线性回归 在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 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。 logistic 函数的形状看起来像一个的「S」,它会把任何值转换至 0-1 的区间内。 支持向量机 支持向量机(SVM)可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。 超平面是一条对输入变量空间进行划分的「直线」。 袋装法和随机森林 随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一,它是一种集成机器学习算法。 自助法是一种从数据样本中估计某个量(例如平均值)的强大统计学方法。

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    谷歌再为机器学习贡献利器 并支持周边机器学习工具

    在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时,其应用也逐渐在各个领域发酵,而该工具能调度庞大规模容器集群的能力,也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。 而近日,由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。 而新发布的0.1版,除了上述核心功能外,也开始扩大支持周边的开源机器学习生态系统工具。 另外一款工具则是开源机器学习部署平台Seldon Core,让机器学习模型可以部署于Kubernetes上运行。 而Seldon Core的目标,要让数据科学家可以用任何工具包、程序语言创建机器学习模型。

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    图解机器学习算法

    这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。 ? 2、随机森林 在源数据中随机选取数据,组成几个子集: ? 7、K均值算法 先要将一组数据,分为三类,粉色数值,黄色数值小 。 最开始先初始化,这里面选了最简单的 3,2,1 作为各类的初始值 。

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    图解十机器学习算法

    来源:图灵人工智能、凹凸数据本文约3600字,建议阅读7分钟本文利用图解的方式介绍了10常见的机器学习算法。 对于渴望了解机器学习基础知识的机器学习新人来说,这儿有份数据科学家使用的十机器学习算法,为你介绍这十算法的特性,采用图解的方式便于大家更好地理解和应用。 9、bagging和随机森林Random Forest 随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是一种被称为Bootstrap Aggregation或Bagging的集成机器学习算法。 初学者在面对各种各样的机器学习算法时提出的一个典型问题是“我应该使用哪种算法?” 虽然还有很多其他的机器学习算法,但这些算法是最受欢迎的算法。如果你是机器学习的新手,这是一个很好的学习起点。 编辑:于腾凯 校对:林亦霖

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    机器学习热门算法

    机器学习是该行业的一个创新且重要的领域。我们为机器学习程序选择的算法类型,取决于我们想要实现的目标。 现在,机器学习有很多算法。可能对于初学者来说,是相当不堪重负的。 今天,我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法,这样你就可以适应这个激动人心的机器学习世界了! 1. 线性回归 线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。 降维 由于我们今天能够捕获的数据量之大,机器学习问题变得更加复杂。这就意味着训练极其缓慢,而且很难找到一个好的解决方案。 人工神经网络(ANN) 人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)可以处理大型复杂的机器学习任务。 现在,你已经了解了最流行的机器学习算法的基础介绍。你已经准备好学习更为复杂的概念,甚至可以通过深入的动手实践来实现它们。

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      智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。

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