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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机器学习笔记—主成分分析

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三张图读懂机器学习:基本概念、五大流派与九种常见算法

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Machine Learning -- EM算法

0  EM算法综述迭代使用EM步骤,直至收敛。可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。比如说食堂的大师傅炒了一份菜,要等分成两份给两个人吃,显...
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Machine Learning -- Bayesian network

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【一文看懂】机器学习是如何工作的?

机器学习机器学习是人工智能的分支,它不仅在改变着我们如何与机器交互,也改变着我们与周围世界的联系。过去数十载,机器学习帮助我们实现了自动驾驶汽车,语...
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【通俗易懂,图漂亮】人工智能和机器学习的科普

技术的新变革时代以机器学习为代表的人工智能技术,已经被业界公认为是自互联网以来最伟大的技术革命。通过深度学习算法、大数据、计算硬件这三方面的积累和...
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GBDT入门教程之原理、所解决的问题、应用场景讲解

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART (Multiple  Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树...
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基于Python-ChatterBot搭建不同adapter的聊天机器人(使用NB进行场景分类)

chatterbot是一款python接口的,基于一系列规则和机器学习算法完成的聊天机器人。具有结构清晰,可扩展性好,简单实用的特点。本文通过chatterbot 的不同adap...
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Machine Learning -- GBDT(RF)

前言:决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等。但是同...
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Machine Learning -- Boosting

本来想写随机森林的但是由于其中用到了太多提升的思想,所以就先整理整理提升的相关概念。Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构...
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随机森林算法入门(python)

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翻译:如果成为数据科学家并像他们一样思考

How to think like a data scientist to become one如果成为数据科学家并像他们一样思考原文链接:http://www.kdnuggets.com/2017/03/think-like-data-scient...
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三个框架与库,SFrame,Hdp2与skflow

今天给各位亲推荐数据科学的三个框架或者库。01 SFrame这家公司最初的名字叫graphlab,后来改名为dato,最近又进行了一次改名,叫turi了,这名字起得,图日吗...

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