机器学习

“机器学习是近20多年兴起的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。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。”

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【资料大放送】25页PPT|阿里机器学习系列课程--如何在PAI上实现GBDT与LR的融合

本文是 阿里机器学习系列课程 刘吉哲老师 的《如何在PAI上实现GBDT与LR的融合》课件刘吉哲    阿里云机器学习产品高级专家多年从事大数...
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LDA主题聚类

一行一个文档,一列一个单词。每个文档有主题概率,每个单词有主题概率。一个主题由几个关键词组成。把文档按照主题聚类。
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docker and deep learning 123

一、为什么用Docker:隔离环境、重建环境每个深度学习实例可能会采用不同的框架(Python, Torch, Tensorflow, Caffe, OpenCV...),每个框架会有很多依赖,安...
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以莺尾花数据集为例,探讨R模型部署之道

内容概要:1、iris数据集简介2、R模型部署的可能方案3、H2o.ai框架及pojo/mojo模型部署正式内容:iris data set简介Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fis...
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机器学习(8)之范数正则与Lasso详解

线性回归及L2正则大家对于线性回归以及带有二范数正则的线性回归已经比较熟悉了,其权值可以采用正规方程求解,亦可采用基于梯度下降的迭代求解。本文首先带...
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一文看懂自动驾驶中应用的机器学习算法

机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案,电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率,也有一些潜在的应用,比如利用不同外部和内部...
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初学者如何选择合适的机器学习算法

本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者,以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法,初学者通...
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机器学习中的数学知识(二):微积分

使用机器学习的算法,能够实现很多有趣的应用,比如可以使用TensorFlow的深度强化学习训练一个卷积神经网络来玩转Flappy Bird游戏:还可以使用TensorFlow中的...
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Python机器学习实战—使用朴素贝叶斯进行垃圾短信识别

一、引子现在的很多手机管理软件都有垃圾短信拦截的功能,很智能很贴心是不是嗯~ o( ̄▽ ̄)o对于经常被垃圾短信骚扰的人来说,很是有用。(๑•̀ㅂ•́)و✧但是很多...
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从数据爬取到机器学习—标题党,你的标题值几何

一、前言:听说自媒体火了听说自媒体平台多了听说自媒体平台补贴高了听说搞自媒体的人都赚翻了……我也想不撸码,投身于自媒体行业去~( ̄▽ ̄~)(~ ̄▽ ̄)~二...
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【资料大放送】38页PPT| 宋沄剑老师 教您《亿级SQL Server运维的最佳实践》

本文是 微软MVP2017数据实践技术活动日宋沄剑老师 的《亿级SQL Server运维的最佳实践》课件宋沄剑 CareySon 微软 MVP(Since 2012)目前就职于易车网,负责易...
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机器学习(7)之感知机python实现

感知器PLA是一种最简单,最基本的线性分类算法(二分类)。其前提是数据本身是线性可分的。模型可以定义为,sign函数是阶跃函数,阈值决定取0或1。模型选择的...
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机器学习(6)之朴素贝叶斯NB及实例

 贝叶斯定理是以英国数学家贝叶斯命名,用来解决两个条件概率之间的关系问题。简单的说就是在已知P(A|B)时如何获得P(B|A)的概率。朴素贝叶斯(Naive Bay...
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基于五种机器算法的信用风险评估

作者:数据取经团-白云飞  基于五种机器算法的信用风险评估是一个系列文章,从互金数据出发,经过数据预处理,特征工程,建立机器学习模型,以及模型评估四个...
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自我代码提升之K近邻算法

作者:数据取经团-王嘉琪 在机器学习和数据挖掘常用的方法中,常规的建模思路是输入给定的训练数据集(类别标签已知),通过一系列的训练建立预测模型,通过...

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