# 人工智能:预测,分类 # 人工智能: # 自动的工作 # 机器学习(包含深度学习) # 以前的限制因素:计算能力,数据,算法发展 # 用途: # 图像识别 # 识别图片中不同的地方(医学CT) 不用人工识别 # 图片艺术化(可以替代ps) # 无人驾驶 # 人脸识别 # 自然语言处理 # 语音识... ...
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2019-09-27 01:20:05
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今天在数据人网上看到一篇文章。区分监督学习和无监督学习，监督学习的数据就是有标签数据，无监督学习的数据就是无标签数据。这是我的理解，欢迎指教。 原文链接http://www.shujuren.org/article/62.html 原文如下 监督式和非监督式机器学习算法 作者 Frankchen 什 ...
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2019-09-23 22:38:36
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1.1 欢迎 在生活中用到的机器学习算法： （1）打开谷歌、必应搜索到你需要的内容，正是因为他们有良好的学习算法 （2）每次您阅读您的电子邮件垃圾邮件筛选器，可以帮你过滤大量的垃圾邮件 机器学习为什么如此受欢迎： （1）机器学习用于人工智能领域 找到A与B之间的最短路径、web搜索、照片标记、反垃圾 ...
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2019-09-19 16:22:34
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参考链接 【1】https://www.cnblogs.com/HHHAI/p/11217291.html 【2】https://blog.csdn.net/hanghangaidoudou/article/details/78829812 ...
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2019-09-19 16:07:10
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原地址：https://www.cnblogs.com/xiyushimei/p/7874019.html 摘要 之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热 ...
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2019-09-16 21:42:25
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Adaboost分类器 2019-08-31 非集成的机器学习算法就像古代皇帝一样，一个人说了算；集成学习算法类似于现在的国会，需要听取在会所有人的意见。 Adaboost是一个集成学习算法，下面将会对算法进行拆解，以使我们明白Adaboost的内部原理。 Adboost算法核心内容可以划分为两个问 ...
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2019-09-11 13:40:27
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机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。 假如你在乎精度（a ...
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2019-09-08 09:33:58
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什么是聚类任务 “无监督学习”中研究最多，应用最广的学习任务，除此之外，还有密度估计（density estimation）和异常检测（anomaly detection）。在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基 ...
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2019-09-07 18:29:06
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在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函数的假设函数为： 对应的代价函数为： 下图作为一个二维参数（，）组对应能量函数的可视化 ...
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2019-08-30 23:05:52
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最近一直关注风控方向的知识和业务，我做下总结吧！ 1. 技术篇 机器学习算法（这个是最多的，要明白每个模型的优缺点，适用范围，对模型本身要理解透彻） 深度学习算法：GAN,迁移学习，强化学习等新的技术 2. 基本理解 （1）风控的定义：风控就是风险控制 主要分为2大方向：信用风控（打分，芝麻分之类） ...
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2019-08-28 01:31:55
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