”机器学习“ 的搜索结果

     本课程涉及回归,R语言所有分类模型,时间序列,无监督等等,使用的教材是R语言实战(第2版)作者是R语言社区著名学习网站Quck-R的维护者 Robert l. Kabacoff 。用R轻松实现数据挖掘, 数据可视化 ,从实际数据分析...

     尤其是基于STM32系列高性能单片机,涉及到对资源有限的硬件环境下的机器学习模型的设计、优化和部署。模型训练是机器学习项目的关键步骤,它需要特定的硬件资源、数据源以及相应的平台或工具。在训练模型之前,通常...

     2. 从机器学习到深度学习2.1 机器学习的发展历史 0.写在前面 在机器学习与深度学习领域学习了一年之后,想写一篇关于自己对ML和DL的理解,因为学了这么多算法,需要跳出来总结总结ML和DL。我们从发展历史开始讲起。 ...

     机器学习与人工智能变得越来越热。大数据原本在工业界中就已经炙手可热,而基于大数据的机器学习则更加流行,因为其通过对数据的计算,可以实现数据预测、为公司提供决策依据。跟我们生活息息相关的最常见机器学习...

     1.属于监督学习的机器学习算法是:贝叶斯分类器2.属于⽆监督学习的机器学习算法是:层次聚类3.⼆项式分布的共轭分布是:Beta分布4.多项式分布的共轭分布是:Dirichlet分布5.朴素贝叶斯分类器的特点是:假设样本各维...

     在Ubuntu上部署机器学习环境,便于学习使用。 文章目录 前言 一、pandas是什么? 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 例如:随着人工智能的不断...

     机器学习(Machine Learning) 是让计算机能够自动地从某些数据中总结出规律,并得出某种预测模型,进而利用该模型对未知数据进行预测的方法。它是一种实现人工智能的方式,是一门交叉学科,综合了统计学、概率论、...

     上一篇推文介绍了机器学习领域比较常见的几种算法,除此之外,随着人工智能深度学习技术的飞速发展,也涌现了不少前沿研究和新的算法,本文会对上一篇推文进行简要回顾,并扩展介绍一些前沿算法 机器学习算法回顾 ...

     机器学习(Machine Learning)是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。主要研究计算机系统对特定任务的性能,逐步进行改善的算法和统计模型。通过输入海量数据对模型...

     由于实际收集到的机器学习数据集不可避免的会存在数据缺、数据集不平衡和数据集中各类数据非同一量级等情况,对缺失数据进行补全和对异常数据进行清洗、均衡化处理防止类别不平衡和数据标准化处理对于机器学习模型至...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1