为什么Python适合初学者?一般Python要学习多久?很多人都觉得，Python是一门很好学的语言，非常适合入门。但更多人都是不清楚具体原因的。那么，我们不如一起来看看Python为何更适合初学者，为何更适合学习吧。另外，这门伟大的入门编程语言有什么特征呢?因为它有着非常棒的首次体验，就像一本书的第一页，首先需要“入迷”，学习新知识不可避免的会遇到挫折，但要有持续的热情和好奇心，这对于那些从未
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2020-05-14 17:11:23
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朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数 ...
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2020-05-14 15:04:29
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[TOC] 1、贝叶斯公式 贝叶斯的公式如下 $$ P(B_{i}| A) = \frac {P(B_{i} | P(A)) P(B_{i})} { \sum\nolimits_{j=1}^{N} P(B_{j}) P(A|P(B_{j}))} $$ 2、分类中的朴素贝叶斯 上述公式中我们可以将A当 ...
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2020-05-14 13:45:44
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一、机器学习常用的开源框架和库 二、深度学习常用的开源框架和库 三、强化学习常用的开源框架和库 四、图神经网络常用的开源框架和库 五、知识图谱常用的开源框架和库 六、智能推荐常用的开源框架和库 ...
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2020-05-14 09:12:36
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3.1 规则阶段人工智能最先看起来是很傻瓜似的。Artificial Intelligence as an idiot.1. 符号学派-图灵机3.2 机器学习发展至连接主义阶段统计机器学习：Using data to inverse engineer the complexity.数据不能解决所有问 ...
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2020-05-14 01:06:37
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em，是一种含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计法。主要应用在机器学习以及计算机视觉的数据聚类领域。 lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在点击率预估、推荐系统等； svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面 ...
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2020-05-13 19:44:45
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[TOC] 1、感知机模型 感知机是一个线性分类器，感知机的公式是 $$ f(x) = sign(wx+b) $$ 其中 $$ \operatorname{sign}(x)=\left\{\begin{array}{ll} +1, & x \geqslant 0 \\ 1, & x 关于$wx+b$ ...
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2020-05-13 15:23:41
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当当当，我又开新坑了，这次的专题是Python机器学习中一个非常重要的工具包，也就是大名鼎鼎的numpy。 所以今天的文章是Numpy专题的第一篇。 俗话说得好，机器学习要想玩的溜，你可以不会写Python，但一定不能不会调库（大雾）。Numpy可以说是Python中最基础也是最重要的工具库了，要用 ...
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2020-05-13 10:03:37
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类与聚类的区别：是否有已知分类的条件。分类没有，聚类有。 监督学习：已知某些类别的情况下，即具有事先标记的数据，通过特征分析来学习的一类算法。 无监督学习：不具有事先标签的数据，缺乏先验知识 ...
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2020-05-13 00:25:07
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 联系：都是对数据进行划分的方法 区别：分类就是“贴标签”，在事先已有的类中按这些类的性质来进行划分，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来，常用算法KNN，是一种有监督学习； 聚类是在事先没有类，没有训练条件的情况下，根 ...
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2020-05-12 20:35:39
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