机器学习：使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界的事件做出决策和预测。即用数据来训练，通过算法从数据中学习如何完成任务。 机器学习实现技术的分类如下图所示： 传统的机器学习算法在指纹识别、人脸检测、物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平。但是出现了数据表达和特征提取 ...
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2019-12-12 22:21:48
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人工智能：多领域交叉科学技术 机器智能：计算机智能决策算法 深度学习：高效的机器学习算法 (是机器学习的子集） X（Input） --> model（f(x)） --> Y (决策变量） 机器学习的五个模块： 1. 数据（进行采集、清洗、整理、划分、预处理、增强等） 2..模型（根据任务的不同选择不 ...
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2019-12-05 22:17:50
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学习线性分类器 学习内容提要： 第二讲：图像分类 1. 数据驱动方法 1.1. 收集大量的图像数据及标签 1.2. 使用机器学习算法训练一个分类器 1.3. 使用新图像衡量训练的分类器 2. 近邻算法 2.1. 算法描述： 训练数据集合为 T={（x1,y1）,（x2,y2）,...,（xn，yn） ...
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2019-12-05 19:01:07
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一、人工智能概述 1.机器学习与人工智能、深度学习 之间的关系：机器学习是人工智能的一个实现途径，深度学习是机器学习的一个方法发展而来 一些历史：1956年是人工智能元年。最初提出的概念是：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。 二、机器学习、深度学习 目前：掌握一些机器学习算法等技巧，从某个业务 ...
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2019-12-03 21:48:40
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一、一段一米长的绳子，随机且两刀，分成三段，求能够组合成一个三角形的概率。 二、什么是bias，什么是variance？ 答： 在用机器学习算法对数据进行拟合的过程中，往往一开始得不到满意的结果，例如 AUC 值不够高，此时我们就需要对模型进行调优，那么调优的方向是什么？有没有调优方法论可遵循？答案 ...
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2019-12-01 13:56:45
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1.R语言是解释性语言还是编译性语言？ 解释性语言 2.简述R语言的基本功能。 R语言是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，主要包括以下功能： （１）数据存储和处理功能，丰富的数据读取与存储能力，丰富的数据处理功能。 （２）数组运算工具 （３）完整连贯的统计分析工具 （４）优秀的统计制图功能 3 ...
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2019-12-01 09:54:27
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本文整理了60个机器学习算法应用场景实例，含分类算法应用场景20个、回归算法应用场景20个、聚类算法应用场景10个以及关联规则应用场景10个。包含了天池、DataCastle、DataFountain中所有竞赛场景。 目录 1 分类算法应用场景实例 1.1 O2O优惠券使用预测 1.2 市民出行选乘 ...
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2019-11-30 09:25:43
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一、基础概述 1、机器学习开发流程 2、机器学习模型是什么 3、机器学习算法分类 二、需明确问题 （1）算法是核心，数据和计算是基础 （2）找准定位 大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做，而我们要做的是： 1.分析很多的数据 2.分析具体的业务 3.应用常见的算法 4.特征工程、调参数、优化 ...
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2019-11-25 11:19:24
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聚类算法 概述 无监督问题 手中无标签 聚类 将相似的东西分到一组 难点 如何 评估, 如何 调参 基本概念 要得到的簇的个数 - 需要指定 K 值 质心 - 均值, 即向量各维度取平均 距离的度量 - 常用 欧几里得距离 和 余弦线相似度 ( 先标准化 ) 优化目标 - 需求每个簇中的点, 到质心 ...
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2019-11-25 09:42:34
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KNN（K-Nearest Neighbor） K 近邻算法，K近邻就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法用于监督学习分类模型，预测结果是离散的机器学习算法。 KNN算法原理： 1、计算每个测试数据与每个训练数据的距离（相识度）； 2、按照距离升序，对训 ...
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2019-11-16 00:21:48
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